Question

我在这里已经看到了这类问题的一些答案，但还不足以真正帮助我。我在一个9列的.csv文件＆amp;将它们写入矢量用于c ++中的其他工作。随后将它们作为单列.csv文件写回文件夹，基本上与此类似：

现在我想将所有这9个简单的csv文件再次组合成1个文件，以便它们彼此水平堆叠，就像在新文件中一样：

date,value,etc...     
20171012,2501593,etc..
20171011,2176309,etc..
20171010,3484064,etc..
20171009,1785852,etc..
20171006,1785852,etc..
20171005,16476641,etc..
20171004,1235406,etc..

我希望这很容易理解。我的代码如下：

import csv
data = [] # Buffer list
files = ['./CalculatedOutput/quote_date.csv', './CalculatedOutput/paper.csv', './CalculatedOutput/exch.csv', './CalculatedOutput/open.csv', './CalculatedOutput/high.csv', './CalculatedOutput/low.csv', './CalculatedOutput/close.csv', './CalculatedOutput/volume.csv', './CalculatedOutput/value.csv']

for filename in files:
    with open(filename, 'r') as csvfile:
        stocks = csv.reader(csvfile)
        for row in stocks:
            new_row = [row[0]]
            data.append(new_row)
        with open("CalculatedOutput/Opera.csv", "w+") as to_file:
            writer = csv.writer(to_file , delimiter=",")
            for new_row in data:
                writer.writerow(new_row)

此代码将列的所有行移动到一个新文件中，但它只是将它们放在另一个下面。我怎样才能将列彼此相邻，逗号分隔？根据concat，merge和其他人的说法，我已经尝试过广泛使用Pandas，numpy和csv lib，但我无法找到正确的方法。我不认为我离这么远，但不幸的是我的蟒蛇不是最好的！

Answer 1

您可以使用带有contextlib.ExitStack的单个上下文管理器（在Python 3中）打开所有文件，然后在 iterable 上应用zip后写入输出文件文件：

import csv
from contextlib import ExitStack

outfile = "CalculatedOutput/Opera.csv"
with ExitStack() as stack, open(outfile, "w+") as to_file:
    # open all files
    fs = [stack.enter_context(open(fname)) for fname in files]
    fs = map(csv.reader, fs)
    # write all rows from all files
    csv.writer(to_file).writerows(zip(*fs))

<强>更新：

如果文件包含无法解码为UTF-8（open的默认编码）的字符，则可以在阅读时使用中间代理字符，在写入时将其替换为原始格式：

with ExitStack() as stack, open(outfile, "w+", errors='surrogateescape') as to_file :
    fs = [stack.enter_context(open(fname, errors='surrogateescape')) for fname in files]
    ...

Answer 2

我读过你尝试过的熊猫，那里出了什么问题？使用pandas，我们可以简单地使用pd.concat（[df1，df2 ....]）。所以，让我们把它们读出来并将它们捆在一起：

import pandas as pd

df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in files),axis=1) # axis1 for horizontal
df.to_csv("CalculatedOutput/Opera.csv",index=False)

示例：

让我们先创建两个虚构文件：

file1 = """date 20171012 20171011 20171010 20171009 20171006 20171005 20171004""" file2 = """number 1 2 3 4 5 6 7""" files = [io.StringIO(f) for f in [file1,file2]] import pandas as pd df = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in files],axis=1) print(df)

date number 0 20171012 1 1 20171011 2 2 20171010 3 3 20171009 4 4 20171006 5 5 20171005 6 6 20171004 7

将单列csv文件合并到单个csv文件中

2 个答案: