csv 垂直连接多个边框

nnvyjq4y 于 5个月前发布在其他

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我想垂直连接多个字符串。我的每个字符串都是从目录中的一个文件创建的，我想连接所有的字符串。我可以对每个单独的文件这样做：

df1 = pd.read_csv('C:/Users/Desktop/folder/file1.csv', usecols = 'name')
df2 = pd.read_csv('C:/Users/Desktop/folder/file1.csv', usecols = 'reads')

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

字符串
但是，我必须一次对每个单独的文件执行此操作。我尝试将值保存在一个空数组中，如下所示：

for file in glob.glob('C:/Users/Desktop/folder/file*.csv'):

    df1 = pd.read_csv(file, usecols='name')
    df2 = pd.read_csv(file, usecols='reads')

    collected_columns.append(df1['name'])
    collected_columns.append(df2['reads'])
    
final_df = pd.concat(df1, df2, join='outer', axis=1, sort=True)

# dataframe to csv
final_df.to_csv('C:/Users/Desktop/folder/TEST.csv')

型
但是这会导致每个文件中的每一列都是并排的。我希望这是有意义的，如果有人能帮助我，我会非常感激！

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/65616300/concatenate-dataframes-vertically

2条答案

按热度按时间

tnkciper1#

让我们假设第一次连接的结果如下：

first_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)
    name    reads
0   Joe     1
1   Jack    2
2   John    3

字符串
你有另一个文件，基于它你有另一个串联（与第一个文件相同的代码）：

second_concat = pd.concat([df3, df4], axis=1)

    name    reads
0   Ava     11
1   Adam    22

型
为了使这两个垂直，你应该做：

all_df = [first_concat, second_concat]
final_df = pd.concat(all_df, ignore_index=True)

    name    reads
0   Joe     1
1   Jack    2
2   John    3
3   Ava     11
4   Adam    22

型
然后你可以在你的for loop中轻松使用它：

all_df = []
for file in glob.glob('C:/Users/Desktop/folder/file*.csv'):
    df1 = pd.read_csv(file, usecols='name')
    df2 = pd.read_csv(file, usecols='reads')
    df_nr_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)
    all_df.append(df_nr_concat)
final_df = pd.concat(all_df, ignore_index=True)

型

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d7v8vwbk2#

垂直连接多个字符串。这里我提供了代码和输出：
验证码：

import pandas as pd

example_data_1 = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [50000, 60000, 70000]
}
df1 = pd.DataFrame(example_data_1)

example_data_2 = {
    'Name': ['David', 'Emily', 'Frank'],
    'Age': [28, 22, 33],
    'Salary': [72000, 48000, 53000]
}
df2 = pd.DataFrame(example_data_2)

Concatenated_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print("Concatenated DataFrame:")
print(Concatenated_df)

字符串

输出：

Concatenated DataFrame:
Name  Age  Salary
0    Alice   25   50000
1      Bob   30   60000
2  Charlie   35   70000
3    David   28   72000
4    Emily   22   48000
5    Frank   33   53000

型

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