Python:dataframe-数据被覆盖而不是被压缩

我想从几个.csv文件中提取数据，并将它们合并到pandas中的一个大数据帧中。为此，我创建了一个数据帧，该数据帧应填充传入数据帧的数据

final_df = DataFrame(columns=['Column1','Column2','Column3'])

for file in glob.glob("file.csv"):
     name_csv = str(file)
     logfile = pd.read_csv(name_csv, skip_blank_lines = False)
     df = DataFrame(logFile, columns=['Column1','Column2','Column3']
     concat = pd.concat([final_df,df])

但是，随着循环的每次迭代，先前提取的数据都会被覆盖。如何解决此问题？

您需要首先将所有df附加到列表中，然后使用：

对-logfile的一些改进已经是df，更好的是使用参数名

或使用列表理解：

您需要首先将所有df追加到列表中，然后使用：

对-logfile的一些改进已经是df，更好的是使用参数名

或使用列表理解：

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您根本没有使用pd.concat的结果。变量concat在每次迭代中都会被丢弃，但它将是部分数据帧。

您根本没有使用pd.concat的结果。变量concat在每次迭代中都会被丢弃，但它将是部分数据帧。

您应该创建df的列表，并在最后将其全部concat：

concat_list = [] 
for file in glob.glob("file.csv"):
     name_csv = str(file)
     logfile = pd.read_csv(name_csv, skip_blank_lines = False)
     df = DataFrame(logFile, columns=['Column1','Column2','Column3']
     concat_list.appned(df)
final_df = pd.concat(concat_list)

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您应该创建df的列表，并在末尾将其全部合并：

concat_list = [] 
for file in glob.glob("file.csv"):
     name_csv = str(file)
     logfile = pd.read_csv(name_csv, skip_blank_lines = False)
     df = DataFrame(logFile, columns=['Column1','Column2','Column3']
     concat_list.appned(df)
final_df = pd.concat(concat_list)

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看起来你对列表的理解是错误的。看起来你对列表的理解是错误的。在这种情况下，没有理由保留final_df的第一个实例。它最终被替换了。@Langitar，忘了删除它，谢谢：在这种情况下，没有理由保留final_df的第一个实例。它最终被替换了。@Langitar，忘记删除了，谢谢：

concat_list = [] 
for file in glob.glob("file.csv"):
     name_csv = str(file)
     logfile = pd.read_csv(name_csv, skip_blank_lines = False)
     df = DataFrame(logFile, columns=['Column1','Column2','Column3']
     concat_list.appned(df)
final_df = pd.concat(concat_list)