例如我有 4 个数据框 DM=
Roll marks grade section
> 123 56. Fair. A
> 789 70. Good. A
> 445 89. Good. C
> 675 45. Fair b
Db=
Team. Sports. Score
> Kings. Baseball. 100
> Titans. Rugby. 100
> Jags. Basketball 40
> Knights cricket. 80
> Boys. Hockey. 70
Ds=
Roll. Subject. Marks test
> 123 Maths. 100. Annual
> 456 Chem. 89. Term
> 789 Bio 56 annual
> 556 Code. 70. Half
Df=
Name. Age. Class
> Jay. 15. 8.
> Ron. 13. 7
> Kelly. 14 8
> May. 16. 10.
我需要检查列 dm['grade'] 是否公平，创建一个具有列和值的数据集
Final= {'activities': db['sports], 'student score': db['score']}
Else if dm['grade'] is good then return values as
> Final= {'type': db['team'], 'student score': df['class']}
我试过了
If dm['grade'] is fair:
但没有得到正确的结果
还需要找到 Dm 和 ds 之间的总分和分数。
我还需要将所有数据帧合并为一个，以便更容易到达滚动和标记，但不会发生，因为这些在所有数据帧中并不常见。
我尝试了
但没有完美的输出>pandas.concat(,axis=1)
您首先需要
concatunited_df = pd.concat([Dm, Db, Ds, Df], axis = 1)
然后根据您的标准进行过滤：
fair_df = united_df[united_df['grade'] == 'fair']
good_df = united_df[united_df['grade'] == 'good']
然后在每个数据框中，您可以删除列 (
pd.droppd.rename