Comment fusionner plusieurs DataFrames Pandas d'une boucle For dans un seul fichier Excel ?

Ajout de trames de données Pandas résultant d'une itération de boucle For

Dans une tâche de programmation récente, un utilisateur rencontre un défi : accéder à plusieurs fichiers Excel via un for, lisant leurs données dans des trames de données pandas distinctes, puis fusionnant ces trames de données pour les enregistrer dans un fichier Excel unique et complet.

Pour commencer, l'utilisateur utilise glob.glob pour récupérer une liste de fichiers Excel dans le répertoire d'exploitation. Ils traitent ensuite chaque fichier à l'aide de pandas.read_excel pour obtenir des trames de données individuelles. Cependant, l'utilisateur éprouve des difficultés à ajouter ces trames de données ensemble pour l'exportation.

Une première tentative implique l'utilisation de DataFrame.append(), mais cette méthode nécessite au moins deux trames de données en entrée. Pour surmonter ce problème, il est conseillé à l'utilisateur de suivre les étapes suivantes :

• Initialiser une liste vide, appended_data, pour stocker les dataframes résultantes.
• Dans la boucle for, lire chaque Excel fichier dans une trame de données, data, et ajoutez-le à la liste appended_data.
• Une fois la boucle terminée, utilisez pd.concat pour fusionner toutes les trames de données de la liste appended_data en une seule trame de données, appended_data.
• Enfin, l'utilisateur peut exporter appended_data sous forme de fichier Excel à l'aide de to_excel.

Voici le code révisé :

<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>

Cette solution fournit une méthode concise et simple pour ajouter plusieurs Cadres de données pandas générés à partir d'une boucle for, permettant à l'utilisateur de sauvegarder les données consolidées dans un seul fichier Excel.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!