홈>2020-02-01 00:41

python - 데이터 프레임의 데이터 프레임 분할 및 열 삽입

파일 이름이 날짜 인 날짜 스탬프 파일이 많이 있습니다. 각 파일에는 동일한 구조의 레코드 세트가 있으며, 이는 dataframe 에 있습니다. .

이것들을 하나의 dataframe 로 만들고 싶습니다 파일 이름을 열로 사용합니다.

샘플 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
    'a': np.random.rand(6),
    'b': np.random.choice([4,9,np.nan], 6),
})
df2 = df1*3
df3 = np.sqrt(df2)
df4 = df1*df3
df5 = df2*0.5
df6 = df2*df2
df = pd.DataFrame({
    'fname': pd.date_range('1/1/2018', periods=6, freq='D'),
    'df': [df1, df2, df3, df4, df5, df6]
})

예상 df 출력은 다음과 같습니다 :

   a           b   fname
0   0.634776    NaN 2018-01-01
1   0.616349    NaN 2018-01-02
2   0.502559    NaN 2018-01-03
3   0.545378    4.0 2018-01-04
4   0.658668    4.0 2018-01-05
5   0.822417    9.0 2018-01-06
0   1.904328    NaN 2018-01-01
1   1.849046    NaN 2018-01-02
2   1.507678    NaN 2018-01-03
3   1.636133    2.0 2018-01-04
4   1.976004    2.0 2018-01-05
5   2.467252    3.0 2018-01-06
...and so on...

pythonpandasdataframe

답변 # 1

dict 를 만드는 것이 더 좋다고 생각합니다 이므로 concat 를 사용할 수 있습니다 :

d = dict(zip(pd.date_range('1/1/2018', periods=6, freq='D'),
              [df1, df2, df3, df4, df5, df6]))
df = (pd.concat(d)
       .reset_index(level=1, drop=True)
       .rename_axis('fname')
       .reset_index()
       )

또는 concat 에 DataFrames 전달 목록 매개 변수 keys :

df = (pd.concat([df1, df2, df3, df4, df5, df6], 
               keys=pd.date_range('1/1/2018', periods=6, freq='D'))
       .reset_index(level=1, drop=True)
       .rename_axis('fname')
       .reset_index()
       )
print (df.head(10))
       fname         a     b
0 2018-01-01  0.075056   9.0
1 2018-01-01  0.646019   9.0
2 2018-01-01  0.656301   NaN
3 2018-01-01  0.420031   4.0
4 2018-01-01  0.239017   9.0
5 2018-01-01  0.921222   NaN
6 2018-01-02  0.225168  27.0
7 2018-01-02  1.938057  27.0
8 2018-01-02  1.968903   NaN
9 2018-01-02  1.260093  12.0

답변 # 2
데이터 프레임을 모으려면 pd.Concat 를 사용해야한다고 생각합니다 : https : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.concat.html

데이터를 읽을 때 어떤 코드를 사용합니까? 이것이 이와 같은 경우
```
file_name = os.listdir(path)
file_name = [file_name for file_name in glob.glob('* *')]
df = pd.DataFrame()
dfs = []
for file_name in file_name:
data = pd.read_csv(file_name, 'Sheet1')

data['DateTime'] = pd.to_datetime(file_name[:10])
dfs.append(data)
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
```
file_name [: 10]은 문자 수를 기준으로 파일에서 날짜를 가져옵니다

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