我正在尝试导入一组 *.txt 文件。我需要将文件导入 Python 中 Pandas DataFrame 的连续列中。
要求和背景信息:
这是一个示例 *.txt 文件。所有其他人都具有相同的格式。
16
54
-314
1
15
4
153
86
4
64
373
3
434
31
93
53
873
43
11
533
46
这是我的尝试:
import pandas as pd
import os
import glob
# Step 1: get a list of all csv files in target directory
my_dir = "C:\\Python27\Files\\"
filelist = []
filesList = []
os.chdir( my_dir )
# Step 2: Build up list of files:
for files in glob.glob("*.txt"):
fileName, fileExtension = os.path.splitext(files)
filelist.append(fileName) #filename without extension
filesList.append(files) #filename with extension
# Step 3: Build up DataFrame:
df = pd.DataFrame()
for ijk in filelist:
frame = pd.read_csv(filesList[ijk])
df = df.append(frame)
print df
步骤 1 和 2 起作用。我在执行第 3 步时遇到问题。我收到以下错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python27\TextFile.py", line 26, in <module>
frame = pd.read_csv(filesList[ijk])
TypeError: list indices must be integers, not str
题:
有没有更好的方法将这些 *.txt 文件加载到 Pandas 数据框中?为什么 read_csv 不接受文件名的字符串?
最佳答案
您可以将它们读入多个数据帧,然后将它们连接在一起。假设您有其中两个文件,其中包含显示的数据。
In [6]:
filelist = ['val1.txt', 'val2.txt']
print pd.concat([pd.read_csv(item, names=[item[:-4]]) for item in filelist], axis=1)
val1 val2
0 16 16
1 54 54
2 -314 -314
3 1 1
4 15 15
5 4 4
6 153 153
7 86 86
8 4 4
9 64 64
10 373 373
11 3 3
12 434 434
13 31 31
14 93 93
15 53 53
16 873 873
17 43 43
18 11 11
19 533 533
20 46 46
关于python-2.7 - 以文件名作为列标题将多个 *.txt 文件读入 Pandas Dataframe,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26415906/