根据熊猫中的csv文件名重命名列答案

【问题标题】：Renaming columns based on csv filename in pandas根据熊猫中的csv文件名重命名列
【发布时间】：2019-03-13 09:23:50
【问题描述】：

鉴于我正在读取 N 个 csv 文件并将它们合并到单个 Pandas DataFrame 中，例如：

dfs = [pd.read_csv(f) for f in list_of_files]
df = pd.concat(dfs, axis=1)

如何重命名每个文件中的列，以便它们包含基于文件名的后缀？

例如，如果文件 f1 和 f2 具有以下内容：

f1:

f2:

然后上面的列式concat 产生：

...但我想要：

【问题讨论】：

标签： python pandas csv

【解决方案1】：

将您的 dfs 更改为 dict

dfs = {'f'+str(i+1) : pd.read_csv(f) for i,f in enumerate(list_of_files)}

然后使用cancat

s=pd.concat(dfs,1)
s.columns=s.columns.map('{0[1]}_{0[0]}'.format) 
s
Out[311]: 
   A_f1  B_f2
0     1     4
1     2     5
2     3     6

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用add_suffix 如：

dfs = [pd.read_csv(f).add_suffix('-' + str(f)) for f in list_of_files]

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以在使用pd.concat之前将suffixes添加到您的df中：

lst_dfs = []

for file in list_of_files:
    df = pd.read_csv(file)
    df = df.add_suffix(f'_{file}')
    lst_dfs.append(df)

df_all = pd.concat(lst_dfs, axis=1)

编辑

一个包含两个 csv 文件的小测试

list_of_files = ['table1.csv', 'table2.csv']

lst_dfs = []

for file in list_of_files:
    df = pd.read_csv(file, sep='|')
    df = df.add_suffix(f'_{file}')
    lst_dfs.append(df)

df_all = pd.concat(lst_dfs, axis=1)

#Optional to remove the filename extension
df_all.columns = df_all.columns.str.replace('.csv', '')

print(df_all)
  key_table1  value_table1 key_table2  value_table2
0          A     -0.323896          B      0.050969
1          B      0.073764          D     -0.228590
2          C     -0.798652          E     -2.160319
3          D      0.970627          F     -0.213936

【讨论】：