将数据分配给单独的数据框，按年份组合和排序答案

【问题标题】：Assign data to separate dataframes, combining and sort by year将数据分配给单独的数据框，按年份组合和排序
【发布时间】：2016-10-24 19:12:12
【问题描述】：

我有40 年的数据，所以我试图将它们中的每一个单独分配给一个数据帧，然后将它们全部存储在一个新的数据帧中，然后对它们进行排序。以下是我目前所拥有的：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

year = 1976
count = 1

for i in range(0,40):

    df[count] = pd.read_excel('42003h'+str(year)+'.xlsx', sheet_name = 'Sheet1')

    count = count + 1
    year = 1976 + 1

我收到了这个错误

错误的项目数通过了 12，位置意味着 1

任何帮助将不胜感激？

【问题讨论】：

标签： python sorting pandas dataframe concat

【解决方案1】：

我认为您可以先创建 Dataframes dfs 的列表，然后将 concat 它添加到一个 df 。 count 不是必需的。最后 IIUC sort_values 按列 year：

import pandas as pd

year = 1976

dfs = []
for i in range(0,40):
    dfs.append(pd.read_excel('42003h'+str(year)+'.xlsx', sheet_name = 'Sheet1'))
    year += 1

#if need concat by columns        
#df = pd.concat(dfs, axis=1)   

#if need concat by rows
df = pd.concat(dfs)  

#if need sort by column `year`
df.sort_values(by='year', inplace=True)

【讨论】：

这似乎只给了我 1977 年它实际上从 1976 年开始并一直到 2015 年，然后在尾部日期不再存在它的显示数字，如 1609 - 1613，它应该被排序按索引对此感到抱歉

【解决方案2】：

我认为你需要初始化你的字典：

df = {}
for i in range(0,40):

    df[count] = pd.read_excel('42003h'+str(year)+'.xlsx', sheet_name = 'Sheet1')

【讨论】：

【解决方案3】：

我会这样做：

import glob
import pandas as pd

files = glob.glob('42003h*.xlsx')

# if you want to merge your DFs horizontally then add: `axis=1` parameter
df = pd.concat([pd.read_excel(f) for f in files], ignore_index=True).sort_values('year')

count = len(files)

【讨论】：

文件似乎是空的，但应该不是因为文件在当前目录中
@renardo，试试这个：files = glob.glob('42003h*.xlsx')