这两个列表包含相同的数据序列,其中df_hist_list代表历史序列,而Forecast_list包含预测。我想将两个系列合并在一起,其中结果是两个组成部分的列表在一起(即df_Cash_DF_history和Cash_Due_From_Banks将整个系列中的结果合并为一个系列)。
df_hist_list=[df_Cash_DF_history,df_Int_Dep_w_Banks_history,df_Corp_Sec_history,\
df_USGovt_Agency_history,df_Muni_history,df_Unreal_G_L_history,\
...
df_Furn_Equip_Exp_history,df_Data_Proc_Exp_history,df_Promo_Exp_history,\
df_Oth_Op_Exp_history,df_ORE_Exp_history,df_Inc_Tax_Exp_history]
forecast_list=[Cash_Due_From_Banks,Int_Bear_Dep_w_Banks,Corp_Sec,USGovt_Agency,\
Muni,Unreal_Gain_Loss,RE_Loans,Pers_Loans,Ag_Loans,Bus_Loans,\
...
Emp_Ben_Exp,Occ_Exp,Furn_Equip_Exp,Data_Proc_Exp,Promo_Exp,\
Oth_Op_Exp,ORE_Exp,Inc_Tax_Exp]
df_Cash_DF_history
Out[114]:
Q1_2018 8739244.00
Q2_2018 5698279.00
Q3_2018 8849542.00
Q4_2018 1503914.00
Q1_2019 7417558.00
Q2_2019 6000285.00
Q3_2019 8697910.00
Name: TOTAL CASH & DUE FROM BANKS, dtype: object
Cash_Due_From_Banks
Out[115]:
Q3_2019 28,697,910
Q4_2019 27,810,123
Q1_2020 26,937,969
Q2_2020 26,081,183
Q3_2020 25,239,505
Q4_2020 24,412,679
Q1_2021 23,600,453
Q2_2021 22,802,580
Q3_2021 22,018,816
dtype: float64
我假设每个DataFrame都有一列,而您显示为Quarter列实际上是index。
让我们从2个DataFrame的情况开始。
要从这两个DataFrames中最左边的列进行连接将它们垂直放入Series,定义以下函数:
def myConcat(df1, df2):
s3 = pd.concat([df1.iloc[:,0], df2.iloc[:,0]])
return s3[~s3.index.duplicated()]
我注意到您的2个DataFrame在同一季度有一行,因此需要消除这种重复,为此我使用了index.duplicated()。
然后,例如对于您展示的两个源数据帧,都将其命名为:
myConcat(df_Cash_DF_history, Cash_Due_From_Banks)
并处理2个DataFrames lists并生成Series的list成对连接产生的对象,运行:
[ myConcat(df1, df2) for df1, df2 in zip(df_hist_list, forecast_list) ]