Wie füge ich mehrere Pandas-DataFrames aus einer For-Schleife in einer einzigen Excel-Datei zusammen?

Anhängen von Pandas-Datenrahmen, die aus der For-Schleifen-Iteration resultieren

Bei einer aktuellen Programmieraufgabe stößt ein Benutzer auf eine Herausforderung: Er greift über eine auf mehrere Excel-Dateien zu for-Schleife, liest ihre Daten in separate Pandas-Datenrahmen und führt diese Datenrahmen anschließend zusammen, um sie als eine einzige, umfassende Excel-Datei zu speichern.

Zunächst verwendet der Benutzer glob.glob, um eine Liste der darin enthaltenen Excel-Dateien abzurufen das Betriebsverzeichnis. Anschließend verarbeiten sie jede Datei mit pandas.read_excel, um einzelne Datenrahmen zu erhalten. Der Benutzer hat jedoch Schwierigkeiten, diese Datenrahmen für den Export zusammenzufügen.

Ein erster Versuch beinhaltet die Verwendung von DataFrame.append(), diese Methode erfordert jedoch mindestens zwei Datenrahmen als Eingabe. Um dies zu umgehen, wird dem Benutzer empfohlen, die folgenden Schritte auszuführen:

• Initialisieren Sie eine leere Liste, appended_data, um die resultierenden Datenrahmen zu speichern.
• Lesen Sie innerhalb der for-Schleife jedes Excel Datei in einen Datenrahmen, Daten, und hängen Sie sie an die Liste „appended_data“ an.
• Nachdem die Schleife abgeschlossen ist, verwenden Sie pd.concat, um alle Datenrahmen in der Liste „appended_data“ in einem einzigen Datenrahmen, „appended_data“, zusammenzuführen.
• Schließlich kann der Benutzer angehängte_Daten mit to_excel als Excel-Datei exportieren.

Hier ist der überarbeitete Code:

<code class="python">appended_data = []
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
    data = pandas.read_excel(infile)
    appended_data.append(data)
appended_data = pd.concat(appended_data)
appended_data.to_excel('appended.xlsx')</code>

Diese Lösung bietet eine präzise und unkomplizierte Methode zum Anhängen mehrerer Pandas-Datenrahmen, die aus einer for-Schleife generiert werden, sodass der Benutzer die konsolidierten Daten als einzelne Excel-Datei speichern kann.

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