Python 如何附加多个CSV文件并创建多索引数据帧

我在一个文件夹中有多个csv文件。目标是将csv文件附加到单个pd帧中

问题是我们如何使用pandas连接文件夹中的所有文件，但同时使用keys参数将特定键与切碎的数据帧的每个片段相关联：

keys

这意味着我们现在可以按键选择每个块：

比如说,， 给定文件夹中的两个csv文件，每个csv都有3列（a、B、C）和两行

CSV文件：Book1

A0 B0 C0

A1 B1 C1

及

CSV文件：Book2

A2 B2 C2

A3 B3 C3

预期的帧如图所示

请注意左侧列上的索引Book1和Book2。此名称来自所述csv文件

到目前为止，我有以下代码

# match the pattern ‘csv’ in the folder
extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]

但是，在下面的代码行中，我需要在哪里进行更改以实现上述目标

combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames ])

添加此密钥的原因是为了在将来方便访问。这通常可以通过以下方式实现：

.loc['Book1']

---

您可以为每个文件创建一个数据框，然后添加该文件来自哪个图书，然后将其附加到组合的_csv数据框中

books = ['book1' 'book2',...'bookn']

i = 1

combined_csv = pd.DataFrame(columns=['Book', 'A', 'B', 'C'])

for book in books:
    data = pd.DataFrame('book{}.csv'.format(i))
    data.insert(0, 'Book', 'Book'.format(i))
    combined_csv = combined_csv.append(data, ignore_index=True)
    i += 1

combined_csv.set_index('Book', inplace=True)

---

让我知道这是否有帮助？

您可以使用

assign

方法向每个数据帧添加额外的列；这可以在读取它们之后和连接之前完成

combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f).assign(name=f) for f in all_filenames ])

这将添加

name

列，所有值都等于file name

f

连接所有数据集时，可以设置

MultiIndex

combined_csv.reset_index(drop=True, inplace=True)

combined_csv.set_index([combined_csv.name, combined_csv.index], inplace=True)

找到下面的代码：

import pandas as pd
dfs=[]
for f in all_filenames:
    df=pd.read_csv(f)
    df['index_name']=f.split('.')[0]
    dfs.append(df)
df_combined = pd.concat(dfs)
df_combined.set_index('index_name', inplace=True)

---

此后：感谢您的快速响应。但是我更喜欢使用'loc'参数为每个轻松访问创建键索引，而不是创建另一列。如图所示。但我感谢您的时间和建议。请看上面的评论，它解决了您的特殊需求。Hi@SIA，我想知道是否有其他方法可以代替您建议的创建新专栏？我相信您的目标是创建一个

多索引

数据框架。因此，不管怎样，你都需要将第二级索引添加到你的数据框架中，添加一列，然后将其设置为索引，这是我知道的一种方法。嗨，谢谢你的快速回复。但是我更喜欢使用'loc'参数为每个轻松访问创建键索引，而不是创建另一列。如图所示。但是我感谢您的时间和建议使用上述代码，您可以使用.loc函数获取特定索引的数据。对吗？是的，您是对的，使用：df_combined.loc[df_combined['index_name']=='Book1']。感谢您的快速响应，但您的建议没有回答OPSee my edit，如果这不符合你的要求，那么请随意忽略。