追加For 循環迭代產生的Pandas 資料幀
在最近的程式設計任務中,使用者遇到了一個挑戰:透過for 循環,將資料讀取到單獨的pandas 資料幀中,然後合併這些資料幀以將它們保存為單一綜合Excel 檔案。
首先,使用者使用 glob.glob 來擷取其中的 Excel 檔案清單操作目錄。然後,他們使用 pandas.read_excel 處理每個文件以獲得單獨的資料幀。然而,用戶在將這些資料幀附加在一起進行匯出時遇到困難。
最初的嘗試涉及使用 DataFrame.append(),但此方法需要至少兩個資料幀作為輸入。為了解決這個問題,建議使用者採取以下步驟:
- 初始化一個空列表append_data,以儲存產生的資料幀。
- 在 for 迴圈中,讀取每個 Excel將檔案轉換為資料框 data,並將其追加到追加資料清單中。
- 循環完成後,使用 pd.concat 將追加資料清單中的所有資料框合併為單一資料框追加資料。
- 最後,使用者可以使用 to_excel 將appended_data匯出為Excel檔案。
修改後的程式碼如下:
<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>
此解決方案提供了一種簡潔明了的方法來附加多個資料從for 循環生成的pandas 資料框,允許使用者將合併的資料儲存為單一Excel 檔案。
以上是如何將 For 迴圈中的多個 Pandas DataFrame 合併到單一 Excel 檔案中?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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