Python 在循环中附加数据帧

目标：在循环中附加数据帧以获得组合的数据帧

df_base = pd.DataFrame(columns=df_col.columns)
file_path = 'DATA/'
filenames = ['savedrecs-23.txt', 'savedrecs-25.txt', 'savedrecs-24.txt']

For循环：

for file in filenames:
    path = file_path+file
    doc = codecs.open(path,'rU','UTF-8')

    df_add = pd.read_csv(doc, sep='\t')
    res = df_base.append(df_add)

res.shape

预期成果： （15，67）；所有三个数据帧合并为一个数据帧

当前成果： （5，67）；只返回循环中的最后一个数据帧

res=df_base.append（df_add）

Pandas

append

函数不修改调用它的对象。它返回一个新对象，该对象包含附加到原始数据帧行上的已添加数据帧中的行

df_base = pd.DataFrame(columns=df_col.columns)
file_path = 'DATA/'
filenames = ['savedrecs-23.txt', 'savedrecs-25.txt', 'savedrecs-24.txt']

由于您从未修改过

df_base

，因此您的输出只是上一个文件中的帧，附加到空的

df_base

数据帧中

df_base = pd.DataFrame(columns=df_col.columns)
file_path = 'DATA/'
filenames = ['savedrecs-23.txt', 'savedrecs-25.txt', 'savedrecs-24.txt']

请注意，不建议以迭代方式将数据帧附加在一起。相反，“更好的解决方案是将这些行附加到列表中，然后一次将列表与原始数据帧连接起来。”

res=df_base.append（df_add）

Pandas

append

函数不修改调用它的对象。它返回一个新对象，该对象包含附加到原始数据帧行上的已添加数据帧中的行

df_base = pd.DataFrame(columns=df_col.columns)
file_path = 'DATA/'
filenames = ['savedrecs-23.txt', 'savedrecs-25.txt', 'savedrecs-24.txt']

由于您从未修改过

df_base

，因此您的输出只是上一个文件中的帧，附加到空的

df_base

数据帧中

df_base = pd.DataFrame(columns=df_col.columns)
file_path = 'DATA/'
filenames = ['savedrecs-23.txt', 'savedrecs-25.txt', 'savedrecs-24.txt']

---

请注意，不建议以迭代方式将数据帧附加在一起。相反，“更好的解决方案是将这些行附加到一个列表中，然后立即将列表与原始数据帧连接起来。”（给出了一个示例）

hmm使用

res

替换为

df\u base

此代码中的

df\u base

？它看起来没有定义。也许你想要

df_base=df_base.append（df_add）

？请提供一个.hmm，否则用

df_base

替换

res

，这段代码中的

df_base

是什么？它看起来没有定义。也许您想要

df\u base=df\u base.append（df\u add）

？请提供一个。谢谢！但是考虑到这一点，下面的代码应该可以工作：df_base=df_base.append（df_add）@thetinywindow，是的，它应该可以工作，但是如果您需要处理更大的数据集，它可能会效率低下。谢谢！但是考虑到这一点，下面的代码应该可以工作：df_base=df_base.append（df_add）@thetinywindow，是的，它应该可以工作，但是如果您需要处理更大的数据集，那么可能会效率低下。