我是Python新手,而不是编程人员 . 我有40个文本文件,我想要组合在一起(在'宽'csv中,而不是'高'csv . 也就是说,我不想附加文件)并生成一个新的csv .
使用Pandas(合并)我能够实现我想要的,但我认为有一种更简单的方法 . 这是七个文件:
将pandas导入为pd
a = pd.read_csv("c:/pyTest/B01001.txt")
b = pd.read_csv("c:/pyTest/B01002.txt")
c = pd.read_csv("c:/pyTest/B01003.txt")
d = pd.read_csv("c:/pyTest/B02001.txt")
e = pd.read_csv("c:/pyTest/B05001.txt")
f = pd.read_csv("c:/pyTest/B05002.txt")
g = pd.read_csv("c:/pyTest/B05012.txt")
merged = a.merge(b.merge(c.merge(d.merge(e.merge(f.merge(g, on='GEOID'), on='GEOID'), on='GEOID'), on='GEOID'), on='GEOID'), on='GEOID')
merged.to_csv("c:/pytest/fook.csv", index=False)
如果重复的列名(例如'GEOID')也没有在输出文件中重复,那将会很棒 .
您的任何帮助非常感谢 .
1 回答
您可以将
merge
应用于DataFrames列表using reduce:当Pandas基于索引(而不是列)合并两个DataFrame时,结果DataFrame使用合并索引 . 因此,您可以通过合并索引来避免重复GEOID列 .
例如: