我需要将多个.csv文件合并为一个,它们共享大多数第一列功能,但第二列包含变量,这些变量在不同文件之间变化。我的挣扎:我想这样做,所以每次我写上第一列都会更新(附加?),第二列的功能分配给第一列,并且还添加到新列上。
示例:
Dataset1.csv
plane1,100
plane2,100
plane3,400
plane5,600
plane4,700
Dataset2.csv
plane1,150
plane3,100
plane4,300
Dataset3.csv
plane3,300
plane4,250
plane6,180
我希望他们最终成为:
output.csv
plane1,100,150,-
plane2,100,-,-,-
plane3,400,100,300
plane4,700,300,250
plane5,600,-,-
plane6,-,-,180
感谢任何帮助。
答案 0 :(得分:1)
假设你有3个数据帧。
DF1:
df1 = pd.DataFrame({'plane':['plane1','plane2','plane3','plane4','plane5'],
'value':[100,100,400,600,700]})
输出:
plane value
0 plane1 100
1 plane2 100
2 plane3 400
3 plane4 600
4 plane5 700
DF2:
df2 = pd.DataFrame({'plane':['plane1','plane3','plane4'],
'value':[150,100,300]})
输出:
plane value
0 plane1 150
1 plane3 100
2 plane4 300
DF3:
df3 = pd.DataFrame({'plane':['plane3','plane4','plane6'],
'value':[300,250,180]})
输出:
plane value
0 plane3 300
1 plane4 250
2 plane6 180
执行命令
mid_res = pd.merge(df1,df2,how='outer',on='plane')
result = pd.merge(mid_res,df3,how='outer',on='plane')
输出:
plane value_x value_y value
0 plane1 100.0 150.0 NaN
1 plane2 100.0 NaN NaN
2 plane3 400.0 100.0 300.0
3 plane4 600.0 300.0 250.0
4 plane5 700.0 NaN NaN
5 plane6 NaN NaN 180.0
如果您希望NaN显示为" - "。运行:
result = result.fillna('-')
得到:
plane value_x value_y value
0 plane1 100 150 -
1 plane2 100 - -
2 plane3 400 100 300
3 plane4 600 300 250
4 plane5 700 - -
5 plane6 - - 180
现在您可以导出CSV文件:
result.to_csv('result.csv')
concat解决方案适用于列' plane'中的值。是独一无二的。
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