我想提供一个空的dataframe
附加几个相同类型和结构的文件。但是,我不明白这里有什么问题:
def files2df(colnames, ext):
df = DataFrame(columns = colnames)
for inf in sorted(glob.glob(ext)):
dfin = read_csv(inf, sep='\t', skiprows=1)
print(dfin.head(), '\n')
df.append(dfin, ignore_index=True)
return df
结果数据框为空。有人可以帮我一把吗?
1.0 16.59 0.597 0.87 1.0.1 3282 100.08
0 0.953 14.52 0.561 0.80 0.99 4355 -
1 1.000 31.59 1.000 0.94 1.00 6322 -
2 1.000 6.09 0.237 0.71 1.00 10568 -
3 1.000 31.29 1.000 0.94 1.00 14363 -
4 1.000 31.59 1.000 0.94 1.00 19797 -
1.0 6.69 0.199 0.74 1.0.1 186 13.16
0 1 0.88 0.020 0.13 0.99 394 -
1 1 0.75 0.017 0.11 0.99 1052 -
2 1 3.34 0.097 0.57 1.00 1178 -
3 1 1.50 0.035 0.26 1.00 1211 -
4 1 20.59 0.940 0.88 1.00 1583 -
1.0 0.12 0.0030 0.04 0.97 2285 2.62
0 1 1.25 0.135 0.18 0.99 2480 -
1 1 0.03 0.001 0.04 0.97 7440 -
2 1 0.12 0.003 0.04 0.97 8199 -
3 1 1.10 0.092 0.16 0.99 11174 -
4 1 0.27 0.007 0.06 0.98 11310 -
0.244 0.07 0.0030 0.02 0.76 41314 1.32
0 0.181 0.64 0.028 0.03 0.36 41755 -
1 0.161 0.18 0.008 0.01 0.45 42420 -
2 0.161 0.18 0.008 0.01 0.45 42461 -
3 0.237 0.25 0.011 0.02 0.56 43060 -
4 0.267 1.03 0.047 0.07 0.46 43321 -
0.163 0.12 0.0060 0.01 0.5 103384 1.27
0 0.243 0.27 0.014 0.02 0.56 104693 -
1 0.215 0.66 0.029 0.04 0.41 105192 -
2 0.190 0.10 0.005 0.01 0.59 105758 -
3 0.161 0.12 0.006 0.01 0.50 109783 -
4 0.144 0.16 0.007 0.01 0.42 110067 -
Empty DataFrame
Columns: array([D, LOD, r2, CIlow, CIhi, Dist, T-int], dtype=object)
Index: array([], dtype=object)
答案 0 :(得分:2)
df.append(dfin,ignore_index = True)返回一个新的DataFrame,它不会改变df。 使用df = df.append(dfin,ignore_index = True)。但即使有这种变化,我认为这不会给你所需要的东西。追加在轴= 1(列)上扩展一个框架,但我相信你想要在轴上组合数据= 0(行)
在这种情况下(读取多个文件并使用所有数据创建单个DataFrame),我会使用pandas.concat()。下面的代码将为您提供一个包含colnames命名列的框架,这些行由csv文件中的数据组成。
def files2df(colnames, ext):
files = sorted(glob.glob(ext))
frames = [read_csv(inf, sep='\t', skiprows=1, names=colnames) for inf in files]
return concat(frames, ignore_index=True)
我没有尝试这个代码,只是在这里写了,也许你需要调整它才能让它运行,但这个想法很明确(我希望)。
答案 1 :(得分:0)
另外,我找到了另一个解决方案,但不知道哪个更快。
def files2df(colnames, ext):
dflist = [ ]
for inf in sorted(glob.glob(ext)):
dflist.append(read_csv(inf, names = colnames, sep='\t', skiprows=1))
#print(dflist)
df = concat(dflist, axis = 0, ignore_index=True)
#print(df.to_string())
return df