Pandas：连接多个 .csv 文件并返回聚合了同名列的 Dataframe答案

【问题标题】：Pandas: concat multiple .csv files and return Dataframe with columns of the same name aggregatedPandas：连接多个 .csv 文件并返回聚合了同名列的 Dataframe
【发布时间】：2019-08-09 16:00:32
【问题描述】：

我有 100 个 csv 文件。每个文件包含的列可能在也可能不在其他 .csv 文件中。我需要将所有 csv 文件合并为一个并将所有具有相同列名的列相加。下面是一个包含两个 csv 文件的示例，但想象一下它最多可以包含 100 个 csv 文件：

第一个 csv 文件：

 User  col1 col2 col3 col4 col5 ....colX
 A     1    1     1    2    6        5
 B     4    5     6    7    23       6
 C     4    6     1    2     4       4

第二个 csv 文件

User  col1 col2 col3 col4 col5 ....colY
 A     1    1     5    3    2       3
 B     20   4     3    9    6       4 
 C     2    1     4    3    4       1

结果数据帧

User   col1   col2    col3   col4   col5 ....colX colY
 A     1+1    1+1     1+5    2+3    6+2       5    3
 B     4+20   5+4     6+3    7+9    23+6      6    4
 C     4+2    6+1     1+4    2+3    4+4       4    1

我已尝试执行以下操作来组合 csv，但列未聚合。

csvArray = []
for x in range(1,101): 
   csvArray.append(pd.read_csv("myCsv"+str(x)+".csv"))

full_df = pd.concat(csvArray).fillna(0)

【问题讨论】：

标签： python pandas csv concat

【解决方案1】：

您可以通过User 列创建索引并在第一级使用sum：

csvArray = []
for x in range(1,101): 
   csvArray.append(pd.read_csv("myCsv{}.csv".format(x), index_col=['User']))

或者：

csvArray = [pd.read_csv("myCsv{}.csv".format(x), index_col=['User']) for x in range(1,101)]

full_df = pd.concat(csvArray).fillna(0).sum(level=0).reset_index()

在您的解决方案中应按User 列聚合：

full_df = pd.concat(csvArray).fillna(0).groupby('User', as_index=False).sum()

【讨论】：

@user5844628 - 欢迎您！如果我的回答有帮助，别忘了采纳哦。

【解决方案2】：

你也可以试试：

data = pd.DataFrame()
for x in range(1, 101):
    df = pd.read_csv('mycsv'+str(x)+'.csv').set_index('User')
    data = data.add(df, fill_value = 0).fillna(0)

【讨论】：