У меня есть dict
с именем percent_dict
, в котором 17 dfs
.
Образец dfs
:
Hffpw
key percentage
0 step19_without_lof 14.534883720930232
Hflpw
key percentage
0 step19_without_lof 14.970930232558139
Bgf
key percentage
0 step1_without_lof 1.5988372093023255
1 step2_without_lof 30.377906976744185
2 step5_without_lof 3.197674418604651
3 step7_without_lof 9.738372093023257
4 step12_without_lof 5.377906976744186
5 step15_without_lof 4.215116279069767
6 step16_without_lof 6.8313953488372094
7 step19_without_lof 13.80813953488372
8 step24_without_lof 9.883720930232558
9 step25_without_lof 11.337209302325581
10 step26_without_lof 9.738372093023257
11 step27_without_lof 9.738372093023257
и т. Д.
Я повернул их следующим образом:
def pivoting(df):
d = pd.pivot_table(df, values = 'percentage', columns = ['key'])
return d
pivoting('Hffpw')
pivoting('Hflpw')
pivoting('Bgf')
Значение dfs
после поворота выглядит следующим образом:
Я пытаюсь объединить все эти кадры данных (значения в percent_dict
)и ключи должны быть индексом результирующих кадров данных.
Я сделал следующее:
a = pd.concat(percent_dict.values())
, и это дает мне:
На рисунке видно, что percentage
является индексом. Но я хотел бы знать, как назначить Keys
из percent_dict
в качестве индекса кадра данных.