Python：合并多个文本文件

Question

我是Python的新手，不是很多编码员。 我有40多个要合并在一起的文本文件（在“宽” csv中，而不是在“高” csv中。也就是说，我不想附加这些文件）并生成一个新的csv。

使用Pandas（合并）可以实现我想要的功能，但是我认为有一种更简单的方法。 这里是七个文件：

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将熊猫作为pd导入

a = pd.read_csv("c:/pyTest/B01001.txt")
b = pd.read_csv("c:/pyTest/B01002.txt")
c = pd.read_csv("c:/pyTest/B01003.txt")
d = pd.read_csv("c:/pyTest/B02001.txt")
e = pd.read_csv("c:/pyTest/B05001.txt")
f = pd.read_csv("c:/pyTest/B05002.txt")
g = pd.read_csv("c:/pyTest/B05012.txt")

merged = a.merge(b.merge(c.merge(d.merge(e.merge(f.merge(g, on='GEOID'), on='GEOID'), on='GEOID'), on='GEOID'), on='GEOID'), on='GEOID')
merged.to_csv("c:/pytest/fook.csv", index=False)

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如果在输出文件中也没有重复重复的列名（例如“ GEOID”），那将是很好的。

各位专家的任何帮助，我们将非常感谢。

Answer 1

您可以使用reduce将merge应用于DataFrame列表：

import pandas as pd
import functools

files = ["c:/pyTest/B01001.txt", "c:/pyTest/B01002.txt", "c:/pyTest/B01003.txt",
         "c:/pyTest/B02001.txt", "c:/pyTest/B05001.txt", "c:/pyTest/B05002.txt",
         "c:/pyTest/B05012.txt",]
dfs = [pd.read_csv(filename).set_index('GEOID') for filename in files]
mergefunc = functools.partial(pd.merge, left_index=True, right_index=True)
merged = functools.reduce(mergefunc, dfs)

merged.to_csv("c:/pytest/fook.csv", index=False)

当Pandas根据索引 （而不是列）合并两个DataFrame时，结果DataFrame将使用合并的索引。 因此，您可以通过合并索引来避免GEOID列重复。

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例如：

In [99]: import numpy as np
In [100]: import pandas as pd
In [101]: import functools

In [102]: dfs = [pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2), columns=['A','B{}'.format(i)]).set_index('A') for i in range(3)]

In [103]: mergefunc = functools.partial(pd.merge, left_index=True, right_index=True)    
In [104]: merged = functools.reduce(mergefunc, dfs)

In [105]: merged
Out[105]: 
   B0  B1  B2
A            
0   1   1   1
2   3   3   3
4   5   5   5