Python 如何在循环中附加多个数据帧？

我在python问题上绞尽脑汁已经有一段时间了，我被卡住了。我支持循环浏览多个csv文件，并希望有一个数据框附加csv文件，使每个csv文件中的一列成为列名，并设置日期和时间的通用索引

有11个csv文件与此数据帧相似，除了不同的

值

和

pod

编号外，但所有csv的

时间戳

是相同的

数据

    pod time_stamp  value
0   97  2016-02-22  3.048000
1   97  2016-02-29  23.622001
2   97  2016-03-07  13.970001
3   97  2016-03-14  6.604000
4   97  2016-03-21  NaN

这是我到目前为止的for循环：

import glob
import pandas as pd

filenames = sorted(glob.glob('*.csv'))

new = []

for f in filenames:
    data = pd.read_csv(f)

    time_stamp = [pd.to_datetime(d) for d in time_stamp]

    new.append(data)

my_df = pd.DataFrame(new, columns=['pod','time_stamp','value'])

我想要的是这样一个数据框，其中每一列都是来自每个csv文件的

value

的结果

time_stamp  97        98       99 ...
2016-02-22  3.04800   4.20002  3.5500
2016-02-29. 23.62201  24.7392  21.1110
2016-03-07 13.97001   11.0284  12.0000

但是现在，

my_df

的输出非常错误，如下所示。知道我哪里出错了吗

    0
0   pod time_stamp value 0 22 2016-...
1   pod time_stamp value 0 72 2016-...
2   pod time_stamp value 0 79 2016-0...
3   pod time_stamp value 0 86 2016-...
4   pod time_stamp value 0 87 2016-...
5   pod time_stamp value 0 88 2016-...
6   pod time_stamp value 0 90 2016-0...
7   pod time_stamp value 0 93 2016-0...
8   pod time_stamp value 0 95 2016-...

---

我建议首先将所有数据帧与

pd.concat

连接在一起，然后执行最后一个

pivot

操作

filenames = sorted(glob.glob('*.csv'))

new = [pd.read_csv(f, parse_dates=['time_stamp']) for f in filenames]
df = pd.concat(new) # omit axis argument since it is 0 by default

df = df.pivot(index='time_stamp', columns='pod')

请注意，在加载数据帧时，我正在强制读取csv以解析时间戳，因此加载后不再需要解析

---

MCVE

df

   pod  time_stamp      value
0   97  2016-02-22   3.048000
1   97  2016-02-29  23.622001
2   97  2016-03-07  13.970001
3   97  2016-03-14   6.604000
4   97  2016-03-21        NaN

df.pivot(index='time_stamp', columns='pod')

                value
pod                97
time_stamp           
2016-02-22   3.048000
2016-02-29  23.622001
2016-03-07  13.970001
2016-03-14   6.604000
2016-03-21        NaN

---

您可以转换时间戳，但不将其重新分配。此外，您创建了一个新变量

rain

，但没有对它做任何操作。我将清理描述。这非常干净。杰出的非常感谢。@JAG2024谢谢，它应该是

axis=0

。打字错误。我喜欢它@谢谢你！