将多个未对齐的数据帧合并为单个pandas数据帧

Question

我有多个包含股票价格的数据框，我希望将这些数据框对齐成一个仅包含所有股票收盘价的数据框。

我希望所有数据框中的所有日期都会出现在date-column(index)和"NA“中，以防股票在该日期没有收盘价。

具有两个数据帧(df1和df2)的示例：

In [5]: df1
Out[5]:
            Open   High   Low    Close
Date1
2012-01-05  22.00  22.66  23.11  24.04
2012-01-04  24.04  23.80  23.08  22.16
2012-01-03  22.16  21.27  20.42  21.24
2012-01-01  21.24  22.30  22.52  22.30

In [7]: df2
Out[7]:
             Open   High    Low  Close
Date1
2012-01-07  23.00  21.66  25.11  21.04
2012-01-06  22.00  22.66  23.11  24.04
2012-01-04  24.04  23.80  23.08  22.16
2012-01-02  22.16  21.27  20.42  21.24
2012-01-01  21.24  22.30  22.52  22.30

现在我可以做

In [8]: frame=pd.DataFrame({"df1.Close":df1["Close"], "df2.Close":df2["Close"]})

结果不出所料：

In [9]: frame
Out[9]:
            df1.Close  df2.Close
Date1
2012-01-01      22.30      22.30
2012-01-02        NaN      21.24
2012-01-03      21.24        NaN
2012-01-04      22.16      22.16
2012-01-05      24.04        NaN
2012-01-06        NaN      24.04
2012-01-07        NaN      21.04

我需要如何更改代码才能对动态数量的数据帧执行相同的操作？现在，我有8个数据帧需要这样对齐。有没有办法遍历数据帧列表并像上面那样对齐它们-而不是手动绑定数据帧名称(比喻地说，就像df和df7一样)？

提前感谢并致以亲切的问候！德克

Answer 1

如果你有一个列表中的数据框(我的意思是实际的数据框对象，而不是它们的名称)，它看起来像这样：

dflist = [df1, df2, df3, df4, df5, df6, df7, df8]

然后，下面的代码应该能做你想要的事情：

frame = {}
for idx, df in enumerate(dflist):
    n = idx+1  # Since lists are 0-indexed
    name = "df{0:d}.Close".format(n)
    close = df["Close"]
    frame[name] = close

您可以使用字典理解来更简洁地完成这项工作，但在示例代码中，为了便于理解，我更喜欢更明确地拼写出来。作为参考，字典的理解应该是这样的：

{"df{0:d}.Close".format(idx+1): df["Close"] for idx, df in enumerate(dflist)}