在我有数据帧列表的所有数据帧的列中生成连续的 'id' 字段
generating continuous 'id' field in a column for all dataframes where I have a list of data frames
我有一个包含 4/5 个数据框的列表，其中有一个空白列 'id'，我想生成一个跨越这些数据框的累积序列。
我尝试过类似的方法，但它不起作用。
f 是我的数据框列表
for i in range(1,len(f)):
print(f[1]['id'])
for row in f[i]['id']:
f[i]=f[i].assign(id=numpy.arange(1,len(f)+1))
我想要一个像这样的输出数据帧
f[0]:
id
table
1
abc
2
def
f[1]:
id
table
3
abc
4
def
f[2]:
id
table
5
abc
6
def
等等..
请help.New转python
一个简单的循环方法可以是：
dfs = [df1, df2]
start = 0
for d in dfs:
stop = start + len(d)
d['id'] = range(start, stop)
start = stop
我有一个包含 4/5 个数据框的列表，其中有一个空白列 'id'，我想生成一个跨越这些数据框的累积序列。
我尝试过类似的方法，但它不起作用。 f 是我的数据框列表
for i in range(1,len(f)):
print(f[1]['id'])
for row in f[i]['id']:
f[i]=f[i].assign(id=numpy.arange(1,len(f)+1))
我想要一个像这样的输出数据帧 f[0]:
| id | table |
|---|---|
| 1 | abc |
| 2 | def |
f[1]:
| id | table |
|---|---|
| 3 | abc |
| 4 | def |
f[2]:
| id | table |
|---|---|
| 5 | abc |
| 6 | def |
等等..
请help.New转python
一个简单的循环方法可以是：
dfs = [df1, df2]
start = 0
for d in dfs:
stop = start + len(d)
d['id'] = range(start, stop)
start = stop