


Verketten mehrerer CSV-Dateien in einem einzigen DataFrame
Problemstellung
Um mehrere CSV-Dateien effizient in einem einheitlichen DataFrame zu kombinieren, eine prägnante und zuverlässige Lösung wird gesucht. Allerdings ist innerhalb der Verkettungsschleife eine Hürde aufgetreten.
Lösung
Um das Problem zu beheben und die CSV-Dateien erfolgreich zu verketten, kann das folgende umfassende Code-Snippet verwendet werden:
import os import pandas as pd from pathlib import Path path = r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' all_files = Path(path).glob('*.csv') df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in all_files), ignore_index=True)
Dieser Code verwendet einen Generatorausdruck, um jede CSV-Datei einzeln zu lesen und sie dann in einem einzigen DataFrame zu verketten. Der Parameter „ignore_index“ stellt sicher, dass der verkettete DataFrame über fortlaufende Zeilenindizes verfügt.
Hinzufügen von Informationen zur Identifizierung der Datenherkunft
In bestimmten Szenarien kann es von Vorteil sein, dem verketteten DataFrame eine Spalte hinzuzufügen, die die Quelle angibt Datei jeder Zeile. Dies kann mit einem der folgenden Ansätze erreicht werden:
Option 1: Dateinamen als neue Spalte hinzufügen
dfs = [] for f in all_files: data = pd.read_csv(f) data['file'] = f.stem dfs.append(data) df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
Option 2: Generische Datei hinzufügen Quelle als neue Spalte
dfs = [] for i, f in enumerate(all_files): data = pd.read_csv(f) data['file'] = f'File {i}' dfs.append(data) df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
Option 3: Dateiquelle mithilfe der Liste hinzufügen Verständnis
dfs = [pd.read_csv(f) for f in all_files] df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) df['Source'] = np.repeat([f'S{i}' for i in range(len(dfs))], [len(df) for df in dfs])
Option 4: Einzeilige Lösung mit .assign()
df = pd.concat((pd.read_csv(f).assign(filename=f.stem) for f in all_files), ignore_index=True)
Durch die Implementierung einer dieser Optionen wird der verkettete DataFrame wird mit Informationen versehen, um den Ursprung jeder Zeile zu verfolgen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mehrere CSV-Dateien effizient in einem einzigen Pandas-DataFrame verketten und die Datenherkunft verfolgen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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