Comment puis-je combiner efficacement plusieurs fichiers CSV dans un seul DataFrame Pandas ?-Tutoriel Python-php.cn

Maison

développement back-end

Tutoriel Python

Comment puis-je combiner efficacement plusieurs fichiers CSV dans un seul DataFrame Pandas ?

Barbara Streisand

Dec 18, 2024 am 08:45 AM

How Can I Efficiently Combine Multiple CSV Files into a Single Pandas DataFrame?

Lecture et combinaison de plusieurs fichiers CSV dans un seul DataFrame

Scénario de problème

La tâche consiste à lire plusieurs fichiers CSV d'un répertoire dans pandas et combinez-les en un seul DataFrame.

pandas Méthodologies

Pandas propose des méthodes intuitives pour concaténer plusieurs dataframes :

pd.concat(dfs, ignore_index=True) : concatène les dataframes verticalement, en ignorant l'index d'origine.

Mise en œuvre

Pour atteindre le résultat souhaité, chacun Le fichier CSV est lu dans une trame de données. La méthode concat est ensuite utilisée pour concaténer ces dataframes individuelles en un seul DataFrame complet.

Extrait de code :

import glob
import pandas as pd

path = r'C:\DRO\DCL_rawdata_files'
filenames = glob.glob(path + "/*.csv")

dfs = []
for filename in filenames:
    dfs.append(pd.read_csv(filename, header=0))

big_frame = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

print(big_frame)

Notes supplémentaires

Assurez-vous que tous les fichiers CSV ont les mêmes colonnes, car concat nécessite une colonne uniforme structure.
Envisagez d'ajouter une colonne pour identifier chaque source de données à des fins de traçabilité.
Utilisez pathlib pour des capacités de gestion de fichiers plus avancées.

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!

Déclaration

Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Article connexe

Comment résoudre le problème des autorisations rencontré lors de la visualisation de la version Python dans le terminal Linux?Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

Solution aux problèmes d'autorisation Lors de la visualisation de la version Python dans Linux Terminal Lorsque vous essayez d'afficher la version Python dans Linux Terminal, entrez Python ...

Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Comment créer des interfaces de ligne de commande (CLI) avec Python?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

Cet article guide les développeurs Python sur la construction d'interfaces de ligne de commande (CLI). Il détaille à l'aide de bibliothèques comme Typer, Click et Argparse, mettant l'accent sur la gestion des entrées / sorties et promouvant des modèles de conception conviviaux pour une meilleure convivialité par la CLI.

Comment copier efficacement la colonne entière d'une dataframe dans une autre dataframe avec différentes structures dans Python?Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

Lorsque vous utilisez la bibliothèque Pandas de Python, comment copier des colonnes entières entre deux frames de données avec différentes structures est un problème courant. Supposons que nous ayons deux dats ...

Quelles sont les bibliothèques Python populaires et leurs utilisations?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

L'article traite des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask et Demandes, détaillant leurs utilisations dans le calcul scientifique, l'analyse des données, la visualisation, l'apprentissage automatique, le développement Web et H et H

Expliquez le but des environnements virtuels dans Python.Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

L'article traite du rôle des environnements virtuels dans Python, en se concentrant sur la gestion des dépendances du projet et l'évitement des conflits. Il détaille leur création, leur activation et leurs avantages pour améliorer la gestion de projet et réduire les problèmes de dépendance.

Que sont les expressions régulières?Mar 20, 2025 pm 06:25 PM

Les expressions régulières sont des outils puissants pour la correspondance des motifs et la manipulation du texte dans la programmation, améliorant l'efficacité du traitement de texte sur diverses applications.

See all articles