Question

我编写了一个读取csv文件的函数，将它们存储为数据框并按小时重新采样。以下是我的代码;

def ABC(path1,path2):
    df1=pd.read_csv(path1, sep='\t',names = ["Datetime", "Value"])
    df2=pd.read_csv(path2, sep='\t',names = ["Datetime", "Value"])
    df1['Datetime']=pd.to_datetime(df1['Datetime'])
    df1=df1.set_index('Datetime')
    df1=df1.resample('H',how='sum')
    df2['Datetime']=pd.to_datetime(df2['Datetime'])
    df2=df2.set_index('Datetime')
    df2=df2.resample('H',how='sum')
    ABC = pd.DataFrame(df1['Value'] + df2['Value'])
    ABCD = ABC * 0.519
    return ABC, ABCD
ABC, ABCD= ABC('C:\Users\Desktop\B1.tsv'
                             ,'C:\Users\Desktop\B2.tsv')

这个程序效果很好但是如果我有30个文件路径那么将很难制作30个数据帧并执行此过程。我正在考虑采取上述方式;

def ABC():
    Path= ['B1','B2','B3']
    general = []
    for i in Path:
        url = ('C:\Users\Desktop\%s.tsv'%i)
        X = pd.read_csv(url,sep='\t',names = ["Datetime", "Value"])
        X['Datetime']=pd.to_datetime(X['Datetime'])
        X=X.set_index('Datetime')
        X=X.resample('H',how='sum')
        general.append(X)
        return general
df=ABC()
print df

上面的代码只输出一个dataFrame而不输出第一个脚本正在做的事情。知道我做错了什么吗？

Answer 1

你回来太早（在第一次迭代之后）。这是一个缩进问题。该函数应为：

def ABC():
    Path= ['B1','B2','B3']
    general = pd.DataFrame()
    for i in Path:
        url = ('C:\Users\Desktop\%s.tsv'%i)
        X = pd.read_csv(url,sep='\t',names = ["Datetime", "Value"])
        X['Datetime']=pd.to_datetime(X['Datetime'])
        X=X.set_index('Datetime')
        X=X.resample('H',how='sum')
        if len(general) == 0:
            general = X
        else:
            general = general['Values'] + X['Values']
    return general

注意最后一行的缩进。

编辑：添加了代码，用于根据评论中的请求对循环内的数据帧求和。

首先，创建一个名为general的空数据框。在第一次迭代时（当空数据帧的长度为0时），将当前数据帧X分配给general。在后续迭代中，将当前数据帧的值添加到所有先前数据帧的总和中。值，存储在general。

将csv文件的内容存储到数据框架[Python Pandas]

1 个答案: