将多个csv文件(500)合并为一个csv文件时出现问题。运行该应用程序时,它会根据需要创建一个csv文件,但只有一个代码。似乎它不会遍历所有存储的csv文件。 结果如下:CSV output
for count, ticker in enumerate(tickers):
df = pd.read_csv('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker))
df.set_index('Date', inplace=True)
df.rename(columns={'Adj Close': ticker}, inplace=True)
df.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'], 1, inplace=True)
main_df = pd.DataFrame()
df = df.reset_index()
df = df.melt(id_vars=['Date'], var_name='Ticker', value_name='Closed')
main_df = main_df.append(df)
print(main_df.head())
main_df.to_csv('sp500_joined_closes.csv')
compile_data()
答案 0 :(得分:0)
而不是if / else,请尝试实例化一个空数据框,该数据框将随每个融化的df一起填充。
main_df = pd.DataFrame()
for count, ticker in enumerate(tickers):
df = pd.read_csv('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker))
df.set_index('Date', inplace=True)
df.rename(columns={'Adj Close': ticker}, inplace=True)
df.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'], 1, inplace=True)
df = df.reset_index()
df = df.melt(id_vars=['Date'], var_name='Ticker', value_name='Closed')
main_df = main_df.append(df)
if count % 10 == 0:
print(count)
print(main_df.head())
main_df.to_csv('sp500_joined_closes.csv')