Python pandas 读取多个 csv 文件并转换为 dataframe

Question

我试图从不同的文件夹中读取多个具有相同格式的 .csv 文件。它原来是一个使用 .append 的列表，我试图使用 .concat 将它变成数据框。但它不允许我这样做。我也试过 .os 来读取数据。这是行不通的。有什么建议么？test = []train = []for f in testdata:    test.append(pd.read_csv(f, skiprows = 5, sep = ',', names =          ['time','avg_rss12','var_rss12','avg_rss13','var_rss13','avg_rss23','var_rss23']))for f in traindata:    train.append(pd.read_csv(f, skiprows = 5, sep = ',', names =          ['time','avg_rss12','var_rss12','avg_rss13','var_rss13','avg_rss23','var_rss23']))

Answer 1

你提到尝试 pandas concat，但没有具体说明它是如何失败的。这是你想要走的路。仅使用问题中的测试循环：

import pandas as pd

frames = []

for f in testdata:

    df = pd.read_csv(f, skiprows=5, sep=',', names=['time','avg_rss12','var_rss12','avg_rss13','var_rss13','avg_rss23','var_rss23'])

    frames.append(df)

combined = pd.concat(frames)

传入的内容concat()需要是 DataFrame 实例的列表，它将组合成一个框架。