將 csv 文件列組合在一起 Pandas Python

Question

我正在嘗試組合file1-3.csv以便獲得預期的結果。 我想將所有 3 個文件上的所有行組合在一起，但忽略第一列，因為它在所有 3 個文件上都是相同的。 我怎么能用 pandas 做到這一點。

代碼：

import pandas as pd 

file1 = pd.read_csv('STDOutputs_Q1.csv')
file2 = pd.read_csv('STDOutputs_Q2.csv')
file3 = pd.read_csv('STDOutputs_Q3.csv')

內部文件1.csv

element,LNPT,SNPT
[ 2.  2. 30.],89,60
[ 2.  2. 40.],999,77

里面文件2.csv

element,MxU,MxD,TT
[ 2.  2. 30.],17127,-3,0
[ 2.  2. 40.],17141,-40,2

里面文件3.csv

element,TNT
[ 2.  2. 30.],1000
[ 2.  2. 40.],30

預期成績：

element,LNPT,SNPT,MxU,MxD,TT,TNT
[ 2.  2. 30.],89,60,17127,-3,0,1000
[ 2.  2. 40.],999,77,17141,-40,2,30

Answer 1

您可以使用pd.join像：

q1_2 = file1.join(file2, lsuffix='_Q1', rsuffix='_Q2')
file1-3 = q1_2.join(file3,  rsuffix='_Q3')

或者，如果所有三個數據框的“元素”列都相同，並且沒有沖突的列名，則可以使用pd.merge ：

q1_2 = file1.merge(file2)
file1-3 = q1_2.merge(file3)

Answer 2

您可以使用 Umar 的concat()想法，但需要添加axis=1 ：

pd.concat([d.set_index('element') for d in [file1,file2,file3]], axis=1)

# element        LNPT  SNPT    MxU  MxD  TT   TNT
# [ 2.  2. 30.]    89    60  17127   -3   0  1000
# [ 2.  2. 40.]   999    77  17141  -40   2    30