Pandas 通过追加方式合并多个csv

常用合并

通常用pandas进行数据拼接、合并的方法有:

pandas.merge()

pandas.concat()

pandas.append()

还有一种方式就是通过 pd.to_csv() 中的追加写入方式

追加写入

import pandas as pd

for inputfile in os.listdir(inputfile_dir):
     pd.read_csv(inputfile, header=None) #header=None表示原始文件数据没有列索引,这样的话read_csv会自动加上列索引
     pd.to_csv(outputfile, mode=‘a‘, index=False, header=False) #header=0表示不保留列名,index=False表示不保留行索引,mode=‘a‘表示附加方式写入,文件原有内容不会被清除

执行过后就会将读取的csv内容追加写入一个csv文件中,达到合并文件内容的效果。

原文地址:https://www.cnblogs.com/bigtreei/p/9946072.html

时间: 2024-08-30 10:56:23

Pandas 通过追加方式合并多个csv的相关文章

Pandas 基础(4) - 读/写 Excel 和 CSV 文件

这一节将分别介绍读/写 Excel 和 CSV 文件的各种方式: - 读入 CSV 文件 首先是准备一个 csv 文件, 这里我用的是 stock_data.csv, 文件我已上传, 大家可以直接下载下来使用. 正如前面讲过的, csv 文件可以放在 jupyter notebook 同目录下, 这样直接写文件名就可以了, 但是如果没有放在同目录下, 就需要写绝对路径, 否则读取不到. import pandas as pd df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sit

将多个jpg文件以追加形式合并成一个文件_delphi教程 bmp 合并 http://www.west.cn/www/info/58058-1.htm

将多个jpg文件以追加形式合并成一个文件_delphi教程 作者:网友供稿 点击:0 西部数码-全国虚拟主机10强!20余项虚拟主机管理功能,全国领先!第6代双线路虚拟主机,南北访问畅通无阻!云服务器可在线rar解压,自动数据恢复设置虚拟目录等.虚拟主机免费赠送访问统计,企业邮局.Cn域名注册10元/年,自助建站480元起,免费试用7天,满意再付款!P4主机租用799元/月.月付免压金! 文章页数:[1]    DFW里有朋友问: 有多个jpg文件,如:1.jpg2.jpg3.jpg......

pandas合并多个csv文件

import pandas as pd import os #文件路径注意用\\ inputfilepath = 'C:\\Users\\Administrator\\AAA\\BBB\\' outputfilepath = 'C:\\Users\\Administrator\\AAA\\' df_filename = 'file_8_27-11_19.csv' columns_list = ['id', 'Code', 'Name', 'update_time'] #先创建一个只有表头列名的空

python合并多个csv文件并去重

#coding=utf-8 import os import pandas as pd import glob def hebing(): csv_list = glob.glob('*.csv') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'r').read() with open('haha.csv','a') as f: f.write(fr)

Pandas中DataFrame数据合并、连接(concat、merge、join)之merge

二.merge:通过键拼接列 类似于关系型数据库的连接方式,可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来. 该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张不同字段的表,根据主键整合到一张表里面. merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=Tr

短视频学习 - 6、pandas之DataFrame数据合并

今日内容 # DataFrame的concat.merge.append操作 简介 # Pandas 的两个主要数据结构,Series(1维)和DataFrame(2维) # 整理数据.清理数据,分析数据.数据建模,然后将分析结果组织成适合绘图或表格显示的形式 常用操作 # 分片合并 concat # 融合结合 merge <{'key': ['func', 'func'], 'v1': [1, 2]},{'key': ['func', 'func'], 'v2': [3,4]}> # 追加

以工作表的方式合并excel

#!/usr/bin/env python import xlsxwriter,xlrd import sys,os.path reload(sys)  sys.setdefaultencoding('utf8') def MergeExcelToWorksheet(*arg): lfile=arg fname={} worksheet={} for h in lfile: fname[h] = h print h data = xlrd.open_workbook(fname[h])     

Pandas中DataFrame数据合并、连接(concat、merge、join)之concat

一.concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起 concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True): objs:需要连接的对象集合,一般是列表或字典: axis:连接轴向: join:参数为'outer'或'inner': join_axes=[]:指定自定义的索

Pandas中DataFrame数据合并、连接(concat、merge、join)之join

pandas.DataFrame.join 自己弄了很久,一看官网.感觉自己宛如智障.不要脸了,直接抄 DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False) Join columns with other DataFrame either on index or on a key column. Efficiently Join multiple DataFrame objects by in