Pandas：將列名添加到多個 csv 文件的第三列

Question

我在同一目錄中有多個 csv 文件。 每個 csv 文件包含 3 列，但在第 3 列中，缺少列名。 要讀取所有 csv 個文件，我必須使用error_bad_lines=False 。 現在，我想將列名c3添加到多個 csv 文件的第三列。

樣本 df：

v     info  
12    days    6
53    x       a
42    y       b 

預計 output：

    v    info   c3
0  12    days    6
1  53    x       a
2  42    y       b 

Answer 1

首先，將索引“v”轉換為列

df = df.reset_index()

然后，您可以簡單地更改列。

df.columns = ["v", "info", "c3"]

最后，

import pandas as pd
for file in os.listdir(directory):
    if file.endswith(".csv"):
        df = pd.read_csv(file)
        df = df.reset_index() # this is option line
        df.columns = ["v", "info", "c3"]
        df.to_csv(file)


        

Answer 2

不確定你的 csv 長什么樣，所以我假設你的 csv 是：

v,info,
12,days,6
53,x,a
42,y,b

不管怎樣，您可以將所有 csv 文件加載到一個目錄中並更改列名，如下所示：

import pandas as pd
import glob

for f in glob.glob("C:\*.csv"):
    print(f)  # f is a file name
    df = pd.read_csv(f)
    df.reset_index() # add index column, 0, 1, 2, ...
    df.columns = ['v', 'info', 'c3'] # change column names
    df.to_csv(f)  # save it (overwriting)

您可以在此處詳細了解如何使用glob加載目錄中的文件： https://www.geeksforgeeks.org/how-to-use-glob-function-to-find-files-recursively-in-python/

Answer 3

利用：

a = pd.DataFrame({'v': [12,53,42], 'info':['days','x','y'], '':[6,'a','b']})
cols = list(a.columns)[:2]
cols.append('col3')
a.columns = cols
a

output：

或者，簡單地說：

a.rename(columns={'':'new'})