Question

我有很多文本文件，其中包含一个列数据，不同的dtype（float64，日期），内部没有标题。
我正在尝试编写以下代码：
- 获取没有扩展名的所有文件名 - ＆gt;创建一个列表（这有效！）
- 读取一个目录中的所有文件，并将它们连接成一个带有一个数字索引的数据框。

我的代码：

filelist = os.listdir(path)                             #Make a file list
file_names=[os.path.splitext(x)[0] for x in filelist]   #Remove file extension

试过这个（第一个选项）：

df_list = [pd.read_table(file) for file in filelist]
df = pd.concat(df_list,ignore_index=True)

...但我从6个文件中获得了3列，其中包含完全混乱的数据。

也尝试了这个（第二个选项）：

df=pd.DataFrame(columns=file_names)

for file in filelist:
    frame=pd.read_csv(file)
    df=df.append(frame, ignore_index=True)

......这也行不通。

任何建议都将不胜感激。

输入
在Q * .txt文件的开头只有零（大约100个值），并且在这个数字显示之后。

Q1.txt   Q2.txt   T21     T22
  0       0      51.06    77.46
  0       0      50.32    77.33
  0       0      50.90    77.45

当我运行“第一个选项”时，我得到了：

 filelist
 >>>['Q1.txt', 'Q2.txt','T21.txt', 'T22.txt']     
 file_names
 >>>['Q1', 'Q2','T21', 'T22']
 df.dtypes
 >>>0        object
 >>>51.06    object
 >>>77.46    object
 >>>dtype: object

输出文件

    0  51.06 77.46
 0  0       
 1  0       
 2  0

看起来前两个文件（开头有零的文件）在一列中。第二和第三是文件T21和T22的第一个值。

感谢@Viktor Kerkez我已将header=None添加到pd.read_table，现在所有文件都在一列中，dtype = object。
如何将所有文件拆分为多列？

Answer 1

你可以做下一件事：

import os
import pandas as pd

file_names = []
data_frames = []
for filename in os.listdir(path):
    name = os.path.splitext(filename)[0]
    file_names.append(name)
    df = pd.read_csv(filename, header=None)
    df.rename(columns={0: name}, inplace=True)
    data_frames.append(df)

combined = pd.concat(data_frames, axis=1)

在这里，我重命名了每个DataFrame列以匹配文件名，您可以将该步骤保留，只需使用ignore_index=True。

文件名（来自多个文件）作为一个数据框中的列名

1 个答案: