我正在尝试将两个具有相同结构的 csv 文件合并为一个组合的 csv 文件，但是当我这样做时，列会以不同的顺序重新排列，我是我的一个 csv 文件中缺少数据。
我已经检查了这两个文件，以确保它们的列彼此一致，但是当我执行代码时，我的一个 csv 文件(变量 b)似乎缺少“社会关怀”中的数据DTOC 床位”一栏。执行代码后我也收到此消息:
“FutureWarning:由于非串联轴未对齐而进行排序。 future 版本的 pandas 将更改为默认不排序。要接受 future 的行为，请传递 'sort=True'。保留当前行为并使警告静音，传递 sort=False"
a=pd.read_csv('https://www.england.nhs.uk/statistics/wp-content/uploads/sites/2/2019/04/MSitDT-FEBRUARY-2019-full-extract-for-publication-td5dtd.csv')
b = pd.read_csv('https://www.england.nhs.uk/statistics/wp-content/uploads/sites/2/2019/03/MSitDT-JANUARY-2019-full-extract-for-publication-5tsrt.csv')
out_put=pd.concat([a,b])
out_put.to_csv( "result.csv", encoding='utf-8-sig')
我期待一个 csv 文件，其中合并的行按相同的列顺序排列，并且其中任何一个都没有丢失数据。
最佳答案
列标题之间存在大小写不匹配...例如。 “社会关怀 DTOC 床”与 “社会关怀 DTOC 床” - 请注意“床”中的小写“b”。
简单的修复方法是使用 str.title 标准化这些列标题。 (或 str.lower/str.upper 如果您愿意):
a=pd.read_csv('https://www.england.nhs.uk/statistics/wp-content/uploads/sites/2/2019/04/MSitDT-FEBRUARY-2019-full-extract-for-publication-td5dtd.csv')
b = pd.read_csv('https://www.england.nhs.uk/statistics/wp-content/uploads/sites/2/2019/03/MSitDT-JANUARY-2019-full-extract-for-publication-5tsrt.csv')
a.columns = a.columns.str.title()
b.columns = b.columns.str.title()
out_put = pd.concat([a, b])[a.columns]
关于python - 附加两个 csv 文件时如何修复 pandas concat，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55745175/