用熊猫读取并合并文件[副本]
files = glob.glob("folder/blahblah*K.txt")
dataframes = []
for f in files:
dataframes.append(pd.read_csv(f, sep='\t'))
dataframes_df = pd.DataFrame(dataframes)
共有1个答案
可以使用concat将所有数据流合并为一个。类似于：
files = glob.glob("folder/blahblah*K.txt")
dataframes = []
for f in files:
dataframes.append(pd.read_csv(f, sep='\t')['B'])
dataframes_df = pd.concat(dataframes, axis=1, keys=['A'])
我没有测试过这个，但它应该会给你一个想法该怎么做。
关于合并、连接和追加的文档
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我有两个数据帧，都有一个键列，可能有重复项，但数据帧大部分都有相同的重复键。我希望在该键上合并这些数据帧，但这样做的方式是，当两者具有相同的副本时，这些副本将分别合并。此外，如果一个数据帧的键的副本比另一个多，我希望它的值填充为NaN。例如： 我正在尝试获得以下输出 所以基本上，我想把复制的K2键当作K2_1，K2_2。。。然后在数据帧上进行how='outer'合并。你知道我怎样才能做到这一点吗
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问题内容： 如何在两个数据框中找出同名列之间的区别？我的意思是，我有一个名为X的数据框A和一个名为X的数据框B，如果这样做的话，我将获得A和B的通用X值，但是我如何获得“非通用”的X值？ 问题答案： 如果将合并类型更改为，这将添加一列以告诉您这些值是否仅是左/左右/右： 然后，您可以在col上过滤结果合并的df ： 您也可以使用和否定掩码以查找不在B中的值：
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问题内容： 我在加入熊猫方面遇到问题，并且试图找出问题所在。假设我有一个x： 我应该能够通过简单的连接命令在y = x上将y与索引上的y联接，除了同名具有+2。 我希望决赛对双方都有1941个非值。我也尝试过合并，但是我有同样的问题。 我以为正确的答案是pandas.concat（[x，y]），但这也不符合我的预期。 编辑：如果您在加入方面遇到问题，请阅读下面的韦斯答案。我有一个重复的时间戳。 问
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假设我有2个数据帧： DF1： Col1 | Col2 | Col3 XCN000370/17-18C|XCN0003711718C|0003971718 DF2 Col1 | Col2 | Col3 XCN0003711718C|XCN0003711718C|0003971718 我希望它们像这样合并： 首次匹配Col1（DF1）和Col1（DF2） 在保持不匹配的情况下，将Col1（DF1）与
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问题内容： 我正在尝试在date列上合并两个数据框（都尝试作为type或，但是无法提供所需的合并输出： 问题答案： 我认为您需要首先转换两列，因为需要相同的内容：