将共享 2 列的多个 CSV 文件合并到一个唯一的数据框中答案

【问题标题】：Merge multiple CSV files that share 2 columns into one unique data frame将共享 2 列的多个 CSV 文件合并到一个唯一的数据框中
【发布时间】：2020-06-28 01:44:14
【问题描述】：

我在一个文件夹中有多个 CSV 文件（例如 200 个），我想将它们合并到一个唯一的数据框中。例如，每个文件有 3 列，其中 2 列在所有文件中是通用的（Country 和 Year），第三列在每个文件中是不同的。

例如，一个文件具有以下列：

Country  Year    X 
----------------------
Mexico   2015    10
Spain    2014    6

其他文件可以是这样的：

Country  Year    A
--------------------
Mexico   2015    90
Spain    2014    67
USA      2020    8

我可以读取这些文件并将它们与以下代码合并：

x = pd.read_csv("x.csv")
a = pd.read_csv("a.csv")
df = pd.merge(a, x, how="left", left_on=["country", "year"], 
                right_on=["country", "year"], indicator=False)

这会产生我想要的输出，如下所示：

Country  Year    A    X
-------------------------
Mexico   2015    90   10
Spain    2014    67   6
USA      2020    8

但是，我的问题是对每个文件做前面的处理，有200多个，我想知道我是否可以使用循环（或其他方法）来读取文件并将它们合并成一个唯一的数据框。

非常感谢，希望我说的够清楚了。

【问题讨论】：

标签： python pandas loops dataframe merge

【解决方案1】：

像这样使用 glob：

import glob
print(glob.glob("/home/folder/*.csv"))

这会将您的所有文件列在一个列表中：['/home/folder/file1.csv', '/home/folder/file2.csv', .... ]

现在，您可以遍历此列表：from 1->end, keeping 0 as your base，然后执行 pd.read_csv() 和 pd.merge() - 它应该被排序！

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

import os
import pandas as pd

# update this to path that contains your .csv's
path = '.' 

# get files that end with csv in path
dir_list = [file for file in os.listdir(path) if file.endswith('.csv')]

# initiate empty list
df_list = []

# simple for loop with Try, Except that passes on iterations that throw errors when trying to 'read_csv' your files
for file in dir_list:
    try:
        # append to df_list and set your indices to match across your df's for later pd.concat to work
        df_list.append(pd.read_csv(file).set_index(['Country', 'Year']))
    except: # change this depending on whatever Errors pd.read_csv() throws
        pass

concatted = pd.concat(df_list)

【讨论】：