Python 使用pandas（和glob？）合并目录中的多个（csv）数据文本文件

我有许多单独的X，Y（整数）列数据的仪器文件。所有数组都是相同的维度。每个文件的X列相同，Y列编号不同。如果可能，我想将连续文件的Y列连接到第一个文件，并编写一个包含第一个X和多个Y的新大型数组？像这样：

file1=X1 Y1 file2=X1 Y2 file3=X1 Y3…

新文件结果应为：

X1 Y1 Y2 Y3…

我们一直在研究以下方面的变化：

导入熊猫
data=pandas.read\u csv（'file1.csv'））
#打印（数据）返回第一个文件数组ok

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需要打开并循环连续文件以将Y列连接到文件1。

您可以执行以下操作：

import os
import glob
import pandas as pd

def get_merged_csv(flist, **kwargs):
    return pd.concat([pd.read_csv(f, **kwargs).set_index('X') for f in flist], axis=1).reset_index()

path = 'C:/Users/csvfiles'
fmask = os.path.join(path, '*mask*.csv')

df = get_merged_csv(glob.glob(fmask))

要命名您的

Y

列，如

Y1

、

Y2

等：

cols = ['{0[0]}{0[1]}'.format(t) for t in zip(df.columns[1:], range(1, len(df.columns)))]
df.columns = df.columns.tolist()[:1] + cols

测试数据：

a、 csv:

X,Y
1,11
2,12
3,13

b、 csv:

X,Y
1,21
2,22
3,23

c、 csv:

X,Y
1,31
2,32
3,33

测试：

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嘿，马祖，这真是太棒了！！！我用它在几秒钟内构建了一个巨大的数据帧。由于我对Python相当陌生，您对写出“df”的结果有什么建议吗？我还可以将df传递给MatPlotLib进行绘图吗？@numpystack，关于写出结果-如果您指的是性能，您可能需要阅读。关于Matplotlib，您必须指定要打印的内容和方式

In [215]: df = get_merged_csv(glob.glob(fmask))

In [216]: df
Out[216]:
   X   Y   Y   Y
0  1  11  21  31
1  2  12  22  32
2  3  13  23  33

In [217]: cols = ['{0[0]}{0[1]}'.format(t) for t in zip(df.columns[1:], range(1, len(df.columns)))]

In [218]: cols
Out[218]: ['Y1', 'Y2', 'Y3']

In [219]: df.columns = df.columns.tolist()[:1] + cols

In [220]: df
Out[220]:
   X  Y1  Y2  Y3
0  1  11  21  31
1  2  12  22  32
2  3  13  23  33