pandas：將DataFrame系列轉換爲單個DataFrame

Question

我有一個熊貓Series對象，每個值爲DataFrame。我試圖將其轉換爲單個DataFrame，其中所有Series值（個人DataFrame）堆疊在一起。我怎樣才能達到這個沒有循環？

一個玩具的例子，下面生成測試對象（results）。

import pandas as pd 
import numpy as np 
numrows = 10000 

def toy_function(x): 
    silly_sequence = np.random.uniform(10, 100, (x+1)) 
    toy = pd.DataFrame({'ID':pd.Series(np.random.random_integers(1,20,3)),'VALUE':pd.Series((np.median(silly_sequence),np.mean(silly_sequence), np.max(silly_sequence)))}) 

    return toy 

results = pd.DataFrame({'ID':range(numrows)})['ID'].apply(toy_function) 

results是Series類型的，並且每個元素是一個DataFrame像這樣：

In [1]: results[1] 
Out[1]: 
    ID  VALUE 
0 17 40.035398 
1 8 40.035398 
2 20 66.483083 

我正在尋找一種方法來堆疊results[1]，results[2]等在彼此的頂部，以產生一個數據幀像這樣：

ID  VALUE 
0 17 40.035398 
1 8 40.035398 
2 20 66.483083 
4 12 25.035398 
5 1 25.135398 
6 19 65.553083 
... 

Answer 1

嘗試使用pd.concat。至少，pd.concat(series.values.tolist())應該工作。

它的默認設置是獲取熊貓數據框或系列的列表，並返回它們的尾端。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html

Answer 2

串聯結果，而忽略你的索引，而這樣做：

df_stacked = pd.concat([r for r in results], ignore_index=True)