Python 将多个CSV文件加载到一个具有多级
我想将多个CSV文件加载到一个数据帧中。每个CSV包含6列股票数据(“打开”、“高”、“低”、“关闭”、“调整关闭”、“体积”)。我设法加载了CSV文件,但缺少了列名(每个股票代码都来自CSV) 输出:Python 将多个CSV文件加载到一个具有多级,python,pandas,csv,Python,Pandas,Csv,我想将多个CSV文件加载到一个数据帧中。每个CSV包含6列股票数据(“打开”、“高”、“低”、“关闭”、“调整关闭”、“体积”)。我设法加载了CSV文件,但缺少了列名(每个股票代码都来自CSV) 输出: Open | High |Low |Close| Adj Close |Volume| Open| High| Low Close| Adj Close |Volume 期望输出: AAPL
Open | High |Low |Close| Adj Close |Volume| Open| High| Low Close| Adj Close |Volume
期望输出:
AAPL | GOOG
Open |High |Low |Close |Adj Close |Volume |Open |High |Low |Close |Adj Close |Volume
输出是正确的,我只需要添加一个多级列:
5986行×3030列使用
词典理解
:
comp = {i.split('.')[0]:
pd.read_csv('spy500/'+i, parse_dates=True, index_col='Date') for i in sp500}
combined = pd.concat(comp, axis=1)
这会有帮助吗?你能在不同的csv和预期的输出PLS中列出一个列的例子吗?它是
打印(sp500[:5])
?['A.csv','AAL.csv','AAP.csv','AAPL.csv','abv.csv']
comp = {i.split('.')[0]:
pd.read_csv('spy500/'+i, parse_dates=True, index_col='Date') for i in sp500}
combined = pd.concat(comp, axis=1)