數(shù)據(jù)分析免不了遇到很多個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完全一樣，就是數(shù)量太多，幾十個(gè)，多則上千個(gè)，如何快速的合并文件一直是一個(gè)頭疼的問題，在我學(xué)習(xí)了pandas的cocat后我寫了一個(gè)小程序，運(yùn)行后幾百個(gè)文件都可以快速的合并完成，下面一起來看看如何實(shí)現(xiàn)：

本文涉及的知識(shí)點(diǎn)：

• tkinter的初步了解
• panads的concat

知識(shí)點(diǎn)回顧：

concat:

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,

keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,

copy=True)

合并csv需要以下幾個(gè)參數(shù)：

• objs:DataFrame的列表
• ignore_index=False：是否忽略原先的索引

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代碼實(shí)例講解：

首先導(dǎo)入需要的庫(kù)：

#ecoding:utf-8# Created by Administrator at 2018-8-27import pandas as pdimport osfrom tkinter.filedialog import askdirectoryimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialog

第二步：因?yàn)槲臋n經(jīng)常涉及到中文，所以重點(diǎn)講解在gbk編碼下的實(shí)現(xiàn)過程：

想要實(shí)現(xiàn)批量合并，1、首先需要拿到文件的路徑，根據(jù)路徑實(shí)現(xiàn)循環(huán)。2、每個(gè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入pandas后的數(shù)據(jù)名列表

1、獲取文件名列表

print("請(qǐng)選擇文件：")root = tk.Tk()root.withdraw()file_path = filedialog.askopenfilenames()

2、讀取數(shù)據(jù)

file_list = []#定義一個(gè)列表用來放合并的文件名num=0for each in file_path: num+=1 print('正在讀取：',each) each=d.read_csv(each,encoding='gbk') file_list.append(each)

3、合并數(shù)據(jù)

print('正在合并數(shù)據(jù)，請(qǐng)稍等...')result=pd.concat(file_list，ingone=True)

4、導(dǎo)出數(shù)據(jù)

print("請(qǐng)選擇輸出文件路徑:")root = tk.Tk()root.withdraw()file_out=askdirectory()print('正在導(dǎo)出...')result.to_csv(file_out + '' + '合并結(jié)果' + '.csv', header=1, index=0)print('合并完成！',“共合并文件%s"%num)

如果你是utf編碼的文件：

將步驟2中：encoding改為“utf-8”

"df%s"% num=d.read_csv(each,encoding='gbk')

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas concat_pandas合并几百个csv只需要一分钟？（含代码，拿去即可用）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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