如何连接众多DF的熊猫[复制]
这与关于这个主题的几个问题相似。
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('df1.csv')#1st
df2 = pd.read_csv('df2.csv')#2nd
df3 = pd.read_csv('df3.csv')#3rd ect
concat_df = pd.concat([df1, df2, df3])
共有1个答案
我希望这能有所帮助。
import os
import glob
import pandas as pd
allFiles = glob.glob(os.getcwd()+ "/*.csv")
list_ = []
for file_ in allFiles:
df = pd.read_csv(file_,index_col=None, header=0)
list_.append(df)
frame = pd.concat(list_)
print(frame)
相似-将多个csv文件导入到pandas中，并连接到一个DataFrame中
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输入df。mean（） 输出： 输入 （正确）输出： “a”中的类型值col=int 其他col具有str值 为什么会发生这种情况
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我有一个csv文件列表，我使用 我目前正在尝试遍历csv列表，并使用方法将axis参数设置为1，以按列将所有数据帧添加到一起。 它是工作的希望，但我遇到的问题，因为所有的数据帧都有相同的冒号名称，当我连接他们我得到例如10列都与关键"日期" 不管怎样，我能给哥伦布起个独一无二的名字吗？比如伦敦约会，柏林约会？显然，这些名称基于数据帧的名称。
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假设我有两个数据帧。 DF1:col1，col2，col3， DF2:col2，col4，col5 如何水平连接这两个数据帧，并使用col1、col2、col3、col4和col5？现在，我在做pd。concat（[DF1，DF2]，axis=1），但它最终有两个col2。假设两个col2中的所有值都相同，我只希望有一列。
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这就是我正在使用的桌子 我需要用“持续时间”访问数据点 上述命令单独运行正常，但当我将其作为： 有一个错误，因此如何在Pandas-Python中的一个语句中使用这两个条件
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我有两个不同形状的df。一个包含单词及其频率，另一个包含单词及其引理。 第一个df总是将一个单词映射到一个频率，第二个df将许多单词映射到一个引理（多次）。例如： DF1： 和df2： 我想将引理信息添加到，通过搜索的每个单词，将其与中的单词进行比较，并从中提取引理信息以将其添加回。 对于df1中的值是否始终相同，有一些有用的答案，但由于我想对每一行中包含不同单词的行执行此操作，因此我不确定如何继
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我一直在阅读“返回视图与副本”的链接。我真的不明白Pandas中的链式赋值概念是如何工作的，以及、或的用法是如何影响它的。 我获得以下代码行的警告，其中是熊猫数据框，是该数据框中的列（系列）名称： 看看这段代码，很明显我在做一些次优的事情吗？如果是这样，你能告诉我替换代码行吗？ 我知道以下警告，并认为我的警告是误报： 链接分配警告/例外旨在通知用户可能无效的分配。可能存在误报；意外报告链式作业的情