Python辞書に格納されている異なるデータフレーム（一致する日付）の列を追加する

Question

複数のデータフレームに同じ名前の列があります。これらのデータフレームは辞書に格納されます。今私は辞書にあるそれらのデータフレームに同じ名前（およびそれぞれの日付）の列を追加し、その結果を新しいデータフレームに保存したいと考えています。

私が持っているコードは、これまでのところ...非常に遠く、このような問題に取り組む方法について

#create a new empty dataframe 
sum_df = pd.DataFrame() 
# my dataframes are stored in the dictionary frames_dict 
for tables in frames_dict: 
    df = frames_dict[tables] 
    df = df[(df['date'] >= '01.01.2010') & (df['date'] <'01.01.2011')] 
    #here I filter for all columns starting with "a4_" 
    filter_col = [col for col in list(df) if col.startswith('a4_')] 
    df2 = df[["date","filter_col"] 
    sum_df = sum_df + df2 

任意の提案を私を得るdoest？

Answer 1

# Initialize 'sum_df' 
sum_df = pd.DataFrame(columns=['date']) 

# Iterate over dataframes of dictionary 
for i, tables in enumerate(frames_dict): 

    # Create dataframe 
    df = frames_dict[tables] 

    # Filter rows by 'date' 
    df = df[(df['date'] >= '01.01.2010') & (df['date'] <'01.01.2011')] 

    # Filter for all columns starting with "a4_" 
    filter_col = [col for col in list(df) if col.startswith('a4_')] 

    # Keep only proper cols 
    df2 = df[['date'] + filter_col] 

    # Join new columns from dictionary to old 'sum_df' dataframe 
    if i == 0: 
     sum_df = df2.rename(columns={i:'{}_{}'.format(i, tables) for i in filter_col}).copy() 
    else: 
     df2 = df2.rename(columns={i:'{}_{}'.format(i, tables) for i in filter_col}) 
     sum_df = df2.merge(sum_df, how='outer', on=['date']) #, suffixes=('_{}'.format(tables), '_y')) 
     # Use either 'suffix' for renaming or 'df2 = df2.rename()' or both...