我在多个文件夹中有 .csv
文件,如下所示:
文件1
Count 2002_Crop_1 2002_Crop_2 Ecoregion
20 Corn Soy 46
15 Barley Oats 46
文件2
Count 2003_Crop_1 2003_Crop_2 Ecoregion
24 Corn Soy 46
18 Barley Oats 46
对于每个文件夹,我想合并其中的所有文件。
我想要的输出是这样的:
Crop_1 Crop_2 2002_Count 2003_Count Ecoregion
Corn Soy 20 24 46
Barley Oats 15 18 46
实际上,每个文件夹中有 10 个文件,而不仅仅是 2 个,需要合并。
我现在正在使用此代码:
import pandas as pd, os
#pathway to all the folders
folders=r'G:\Stefano\CDL_Trajectory\combined_eco_folders'
for folder in os.listdir(folders):
for f in os.listdir(os.path.join(folders,folder)):
dfs=pd.read_csv(os.path.join(folders,folder,f)) #turn each file from each folder into a dataframe
df = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on=[dfs[dfs.columns[1]], dfs[dfs.columns[2]]],how='outer'),dfs) #merge all the dataframes based on column location
但这会返回:
类型错误:字符串索引必须是整数,而不是系列
最佳答案
使用
glob.glob
来traverse a directory at a fixed depth .如果可以的话,尽量避免重复调用
pd.merge
。每次调用pd.merge
都会创建一个新的 DataFrame。因此,每个中间结果中的所有数据都必须复制到新的 DataFrame 中。循环执行此操作会导致 quadratic copying ,这对性能不利。例如,如果您进行一些列名争论来更改,
['Count', '2002_Crop_1', '2002_Crop_2', 'Ecoregion']
到
['2002_Count', 'Crop_1', 'Crop_2', 'Ecoregion']
然后您可以使用
['Crop_1', 'Crop_2', 'Ecoregion']
作为每个DataFrame的索引,并通过一次调用将所有DataFrame组合起来pd.concat
.
import pandas as pd
import glob
folders=r'G:\Stefano\CDL_Trajectory\combined_eco_folders'
dfs = []
for filename in glob.glob(os.path.join(folders, *['*']*2)):
df = pd.read_csv(filename, sep='\s+')
columns = [col.split('_', 1) for col in df.columns]
prefix = next(col[0] for col in columns if len(col) > 1)
columns = [col[1] if len(col) > 1 else col[0] for col in columns]
df.columns = columns
df = df.set_index([col for col in df.columns if col != 'Count'])
df = df.rename(columns={'Count':'{}_Count'.format(prefix)})
dfs.append(df)
result = pd.concat(dfs, axis=1)
result = result.sortlevel(axis=1)
result = result.reset_index()
print(result)
产量
Crop_1 Crop_2 Ecoregion 2002_Count 2003_Count
0 Corn Soy 46 20 24
1 Barley Oats 46 15 18
关于python - 合并文件夹中的每个数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38678520/