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[英]how to combine multiple CSV files from multiple folders in Python?
[英]Combine selected column from multiple csv files from different folders to a single csv file
这是为了创建最终的数据帧以进行分析,因此我有三种csv文件,我想从文件1和文件2中提取特定的列,然后将其串联到文件3中以获得单个csv文件。
我有一个文件夹,其中包含三种类型的文件作为子文件夹->即3个子文件夹。这3个子文件夹包含来自实验不同部分的数据,并按参与者编号排序。 例如,对于参与者1001,我在每个子文件夹中都有一个文件p1001,对于参与者1002同样,在每个文件夹中我都有p1002,依此类推。因此,对于每个参与者,我有三个同名但不同文件夹的文件。 如何结合来自三个不同子文件夹的选定列,为每个参与者创建单个csv文件?
import pandas as pd
import os, csv, pdb
import glob
a=[]
base_dir='/Users/...../Desktop/data/'
folders = ('All', 'Choice', 'Choice_S')
pattern = '{}/[{}]/**/filename.csv'.format(base_dir, ''.join(folders))
for filename in glob.glob(pattern):
filename=pd.DataFrame
df1=filename[filename['reaction_time']]
a.append[df1
这就是我尝试做的
我试图用一个例子来重提你的案子
我生成了3个随机文件,每个文件有3列和100行,每个文件都放在一个不同的文件夹中
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.rand(100,3)
b = np.random.rand(100,3)
c = np.random.rand(100,3)
dataframe1 = pd.DataFrame(a)
dataframe2 = pd.DataFrame(b)
dataframe3 = pd.DataFrame(c)
dataframe1.columns = dataframe2.columns = dataframe3.columns = {"col1","col2","col3"}
dataframe1.to_csv("./1/a.csv")
dataframe2.to_csv("./2/a.csv")
dataframe3.to_csv("./3/a.csv")
然后我读回csv文件,然后对每个文件的每一列进行合并,并将结果存储在dataframe中 ,该数据帧使用pandas.concat和axis = 0包含3个文件的300条合并行,然后使用与轴= 1相同的功能
a1 = pd.read_csv("./1/a.csv")
a2 = pd.read_csv("./2/a.csv")
a3 = pd.read_csv("./3/a.csv")
combined_col1 = pd.concat([a1["col1"],a2["col1"],a3["col1"]],axis=0)
combined_col2 = pd.concat([a1["col2"],a2["col2"],a3["col2"]],axis=0)
combined_col3 = pd.concat([a1["col3"],a2["col3"],a3["col3"]],axis=0)
combine_col1_col2 = pd.concat([combined_col1,combined_col2],axis=1)
combine_col1_col2.to_csv("result.csv")
希望能帮助到你。
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