我有 25.csv 文件（每个文件都是一个抄写员）都在相同的结构（X、Y 和 STATUE）中。 我想将它们全部合并到一个 large.txt 文件中

Question

所以我尝试了这个并将所有文件（25 个抄写员文件）合并为一个。 每个划线器包含 3330 ID 号，并且有一个坐标 X 和 Y 来突出显示每个 ID 号的缺陷数量 (STATUE)。 我想知道所有组合文件中每个 ID 号的 STATUE 总和。

import os
import pandas as pd
from glob import glob

stock_files = sorted(glob('*AVI.als'))
dfList = []
stock_files


df = pd.concat((pd.read_csv(file).assign(filename = file) for file in stock_files), ignore_index = True)




X\tY\tSTATUS    filename
0   14\t1\t0    2008-09728-AVI.als
1   15\t1\t0    2008-09728-AVI.als
2   16\t1\t0    2008-09728-AVI.als
3   17\t1\t0    2008-09728-AVI.als
4   18\t1\t0    2008-09728-AVI.als
... ... ...
83245   30\t90\t0   2008-13754-AVI.als
83246   31\t90\t0   2008-13754-AVI.als
83247   32\t90\t0   2008-13754-AVI.als
83248   33\t90\t0   2008-13754-AVI.als
83249   34\t90\t0   2008-13754-AVI.als

对于所有 CSV 文件合并到一个 .txt 文件中，我应该看到如下结果

X  Y STATUS
0   14 1 0
1   15 1 0  
2   16 1 0  
3   17 1 0
4   18 1 0
...
3330

任何帮助深表感谢

Answer 1

我认为您只需要添加分隔符（sep=r"\t"）：

df = pd.concat([pd.read_csv(file, sep=r"\t").assign(filename = file) for file in stock_files], ignore_index = True)

您可以像这样简单地保存到.txt：

df.to_csv("output.txt")

如果您想要每个 ID (X) 的 STATUS 总和，您可以这样做：

df.groupby(["X"])["STATUS"].sum()