附加在 For 循环中生成的 DataFrame
在处理需要合并到单个 DataFrame 中的多个 Excel 文件时,您可能会遇到在迭代期间附加数据帧的挑战。这个问题解决了这个问题,用户尝试在 for 循环中附加数据帧但遇到困难。
提供的解决方案利用 pd.concat 函数有效地将数据帧列表合并到单个 DataFrame 中。下面的代码片段演示了这种方法:
<code class="python">appended_data = [] for infile in glob.glob("*.xlsx"): data = pandas.read_excel(infile) # Store DataFrame in a list appended_data.append(data) # See pd.concat documentation for more info appended_data = pd.concat(appended_data) # Write DataFrame to an excel sheet appended_data.to_excel('appended.xlsx')</code>
通过迭代读取 Excel 文件并将其数据帧附加到列表中,然后使用 pd.concat 将所有数据帧组合成一个实体。可以使用 to_excel 函数将此最终数据框保存为新的 Excel 文件。
这种方法允许将多个文件中的数据累积到单个 DataFrame 中,提供组合数据的全面视图以供进一步分析或正在处理。
以上是如何将 For 循环中生成的 DataFrame 合并为单个 DataFrame?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

theDifferenceBetweewneaforoopandawhileLoopInpythonisthataThataThataThataThataThataThataNumberoFiterationSiskNownInAdvance,而leleawhileLoopisusedWhenaconDitionNeedneedneedneedNeedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeceDrepeTysepectients.peatsiveSectlyStheStobeCeptellyWithnumberofiterations.1)forloopsareAceareIdealForitoringercortersence

在Python中,for循环适用于已知迭代次数的情况,而while循环适合未知迭代次数且需要更多控制的情况。1)for循环适用于遍历序列,如列表、字符串等,代码简洁且Pythonic。2)while循环在需要根据条件控制循环或等待用户输入时更合适,但需注意避免无限循环。3)性能上,for循环略快,但差异通常不大。选择合适的循环类型可以提高代码的效率和可读性。

在Python中,可以通过五种方法合并列表:1)使用 运算符,简单直观,适用于小列表;2)使用extend()方法,直接修改原列表,适用于需要频繁更新的列表;3)使用列表解析式,简洁且可对元素进行操作;4)使用itertools.chain()函数,内存高效,适合大数据集;5)使用*运算符和zip()函数,适用于需要配对元素的场景。每种方法都有其特定用途和优缺点,选择时应考虑项目需求和性能。

foroopsare whenthenemberofiterationsisknown,而whileLoopsareUseduntilacTitionismet.1)ForloopSareIdealForeSequencesLikeLists,UsingSyntaxLike'forfruitinFruitinFruitinFruitIts:print(fruit)'。2)'

toConcateNateAlistofListsInpython,useextend,listComprehensions,itertools.Chain,orrecursiveFunctions.1)ExtendMethodStraightForwardButverBose.2)listComprechencomprechensionsareconconconciseandemandeconeandefforlargerdatasets.3)

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作员,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。


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