私は基本的にパンダで時系列型の多くのCSVファイルを連結しようとしていますが、私はそれを行う方法を知っていたと確信していました。私たちは、3つのCSVファイルを持っているパンダでCSVファイルを連結する
:
は、この単純な例を考えてみましょうfile1.csv =
Alfa, A1, A2, A3, A4
Beta, B1, B2, B3, B4
Gamma, C1, C2, C3, C4
file2.csv =
Delta, D1, D2, D3, D4
Epsilon, E1, E2, E3, E4
Zeta, F1, F2, F3, F4
file3.csv =
Eta, G1, G2, G3, G4
Theta, H1, H2, H3, H4
Iota, I1, I2, I3, I4
第一のおもちゃコード:きれいではありません
[In]:
import pandas as pd
a = pd.read_csv("/Test/file1.csv", header=None)
b = pd.read_csv("/Test/file2.csv", header=None)
c = pd.read_csv("/Test/file3.csv", header=None)
colnames = ["GREEK", "ROW1", "ROW2", "ROW3", "ROW4"]
concatDf = pd.concat([a,b,c], axis=0)
concatDf.columns = colnames
print(concatDf)
[Out]:
GREEK ROW1 ROW2 ROW3 ROW4
0 Alfa A1 A2 A3 A4
1 Beta B1 B2 B3 B4
2 Gamma C1 C2 C3 C4
0 Delta D1 D2 D3 D4
1 Epsilon E1 E2 E3 E4
2 Zeta F1 F2 F3 F4
0 Eta G1 G2 G3 G4
1 Theta H1 H2 H3 H4
2 Iota I1 I2 I3 I4
、行うことに仮定されるものを行います。 実際のCSVファイルの名前は非常に長く、ファイル数が多いので、私は少し簡単にする必要があると思っていました。したがって第二のおもちゃコード:
[In]:
import glob
import pandas as pd
allFiles = glob.glob("/Test/" + "*.csv")
dfList = []
for filename in allaFiler:
df = pd.read_csv(filename)
dfList.append(df)
concatDf = pd.concat(dfList, axis=0)
print(concatDf)
[Out]:
A1 A2 A3 A4 D1 D2 D3 D4 G1 G2 G3 G4 Alfa Delta Eta
0 B1 B2 B3 B4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN Beta NaN NaN
1 C1 C2 C3 C4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN Gamma NaN NaN
0 NaN NaN NaN NaN E1 E2 E3 E4 NaN NaN NaN NaN NaN Epsilon NaN
1 NaN NaN NaN NaN F1 F2 F3 F4 NaN NaN NaN NaN NaN Zeta NaN
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN H1 H2 H3 H4 NaN NaN Theta
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN I1 I2 I3 I4 NaN NaN Iota
file1.csv、file2.csv、およびfile3.csvテストマップ内のファイルのみです。 documentationを確認しましたが、説明が見つかりませんでした。次のように
私の質問は以下のとおりです。
- なぜコード2はコード1と同じ結果が得られていないのですか?私は明らかに何か非常に基本的なものが欠けているので、何が起こっているのか理解してください。
- コード2を作成するために必要な変更は、コード1と同じ結果をもたらしますか?
ありがとうございます!
基本的な問題は、各CSVの行名が異なるため、連結時にインデックスが整列しないことです。最も簡単な修正は、 'dfList'に追加する前に、データフレーム列の名前を変更することです(' list( 'ABCD') ')。 –
基本的に行の名前を統一するだけです。 – userjuicer
はい、私はどのようにあなたを示す答えを書いています。 –