Python - 如何加入共享相似数据但在附加列中的多个 csv 文件？

Question

我需要将多个 .csv 文件合并为一个，它们共享第一列的大部分功能，但第二列有变量，这些变量会因文件而异。 我的挣扎：我想让第一列在每次我写的时候都会更新（附加？），第二列将其功能分配给第一列中的每一列，并且还添加了一个新列。

例子：

Dataset1.csv 

plane1,100
plane2,100
plane3,400
plane5,600
plane4,700

Dataset2.csv

plane1,150
plane3,100
plane4,300

Dataset3.csv

plane3,300
plane4,250
plane6,180

我希望他们最终成为：

output.csv

plane1,100,150,-
plane2,100,-,-,-
plane3,400,100,300
plane4,700,300,250
plane5,600,-,-
plane6,-,-,180

任何帮助表示赞赏。

Answer 1

这解决了您似乎遇到的确切问题：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('Dataset1.csv', header=None, index_col=0)
df2 = pd.read_csv('Dataset2.csv', header=None, index_col=0)
df3 = pd.read_csv('Dataset3.csv', header=None, index_col=0)

df = pd.concat([df1,df2,df3], axis=1)

df.to_csv('output.csv')

Answer 2

假设您有 3 个数据框。

df1：

df1 = pd.DataFrame({'plane':['plane1','plane2','plane3','plane4','plane5'],
                  'value':[100,100,400,600,700]})

输出：

    plane   value
0   plane1  100
1   plane2  100
2   plane3  400
3   plane4  600
4   plane5  700

df2：

df2 = pd.DataFrame({'plane':['plane1','plane3','plane4'],
                  'value':[150,100,300]})

输出：

    plane   value
0   plane1  150
1   plane3  100
2   plane4  300

df3：

df3 = pd.DataFrame({'plane':['plane3','plane4','plane6'],
                  'value':[300,250,180]})

输出：

    plane   value
0   plane3  300
1   plane4  250
2   plane6  180

跑：

mid_res = pd.merge(df1,df2,how='outer',on='plane') 
result = pd.merge(mid_res,df3,how='outer',on='plane')

输出：

    plane   value_x value_y value
0   plane1  100.0   150.0   NaN
1   plane2  100.0   NaN     NaN
2   plane3  400.0   100.0   300.0
3   plane4  600.0   300.0   250.0
4   plane5  700.0   NaN     NaN
5   plane6  NaN     NaN     180.0

如果您希望 NaN 显示为“-”。 跑：

result = result.fillna('-')

得到：

    plane   value_x value_y value
0   plane1  100     150     -
1   plane2  100     -       -
2   plane3  400     100     300
3   plane4  600     300     250
4   plane5  700     -       -
5   plane6  -       -       180

现在您可以导出 CSV 文件：

result.to_csv('result.csv')

---

当 'plane' 列中的值是唯一的时，concat 解决方案有效。

如果这回答了您的问题，请投票。