如何合并多个数据框并按时间戳对它们进行排序 - Pandas Python答案

【问题标题】：How merge multiple dataframe and sort them by timestamp - Pandas Python如何合并多个数据框并按时间戳对它们进行排序 - Pandas Python
【发布时间】：2020-03-16 15:21:43
【问题描述】：

我打开所有数据文件，将它们转换为数据框并列出它们。每个数据帧都具有相同的结构。

这里是代码：

path = r'/home/afdg/Documents/Partage_Ubuntu/XML/Results'
all_csv_files = glob.glob(path + "/*.csv")

list_df = []

for filename in all_csv_files :
  df = pd.read_csv(filename, usecols=['duration', 'begin', 'end', 'time' ])
  df_DisponibilityAlarm = df.copy()
  df_DisponibilityAlarm = df_DisponibilityAlarm.drop(['duration','time'], 1)
  list_df.append(df_DisponibilityAlarm)

我想将所有数据框合并为一个并按时间戳排序。我试过这个，但它不起作用。我不知道如何将我的数据框列表与排序联系起来。：

df_DisponibilityAlarm = (df_DisponibilityAlarm.stack()
  .rename_axis([None, 'Flag'])
  .reset_index(level=1, name='Timestamp'))

df_DisponibilityAlarm = df_DisponibilityAlarm.sort_values(by=['Timestamp'])

当我使用 concat list 时，我的行数比原始文件多：文件的形状：

结果：(19697,2) 之后： (19708, 2)

11 行更多

你能帮帮我吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe timestamp

【解决方案1】：

您应该连接数据框列表：

df_all = pd.concat(list_df)

【讨论】：

我更新了有关 concat 操作的更多信息。
@Serge_Ballesta 我在使用 concat 和 stack 时遇到了形状问题，你知道为什么吗？
如果您可以 1/ 准备 2 或 3 个文件，而行数很少 2/ 控制 concat 提供的行数比预期的多，并且 3/ 在此处共享此数据，那么我可能会提供帮助。