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Bis jetzt habe ich verschiedene Möglichkeiten mit dem csv Modul und aktuell dem pandas Modul ausprobiert. Beide ohne Glück. BEARBEITEN (zwei Zeilen + die Kopfzeile meiner Datendatei hinzugefügt. Sorry, aber es ist extrem lang. )
Pandas Csv Einlesen Code
concat (( pd. read_csv ( f) for f in iglob ( path, recursive = True)), ignore_index = True)
Die Dokumentation finden Sie ** hier. Auch ich verwenden iglob statt glob, da es eine gibt Iterator statt einer Liste. EDIT: Multiplattform rekursive Funktion:
Sie können das oben Genannte in eine Multiplattform-Funktion (Linux, Windows, Mac) einbinden, um Folgendes zu tun:
df = read_df_rec ( 'C:\user\your\path', *. csv)
Hier ist die Funktion:
from os. Wie man Daten aus einer Textdatei in Pandas lädt | Delft Stack. path import join
def read_df_rec ( path, fn_regex = r '*'):
return pd. read_csv ( f) for f in iglob (
join ( path, '**', fn_regex), recursive = True)), ignore_index = True)
Importieren Sie zwei oder mehr Namen csv, ohne eine Liste mit Namen erstellen zu müssen. df = pd. glob ( 'data/*')))
Ein Liner verwendet map, aber wenn Sie zusätzliche Argumente angeben möchten, können Sie Folgendes tun:
import functools
df = pd. concat ( map ( functools. partial ( pd. read_csv, sep = '|', compression = None),
glob. glob ( "data/*")))
Hinweis: An map sich können Sie keine zusätzlichen Argumente angeben.
Pandas Csv Einlesen Tutorial
Zum Mitmachen kannst du dir hier die Exceldatei Auto2 herunterladen. Diese enthält zwei Tabellenblätter namens Auto und Haendler. Zuerst versuchen wir noch mal denselben Befehl wie oben. Das Ergebnis ist dasselbe wie oben. Pandas csv einlesen code. Wenn du innerhalb der Funktion kein Tabellenblatt angibst, wird automatisch das erste Blatt importiert. Um nur das zweite Blatt zu importieren, machst du folgendes:
df = ad_excel("inPfad/", sheet_name=1)
Alternativ kannst du dem Argument auch den in der Datei sichtbaren Namen Haendler zuweisen, das Ergebnis bleibt dasselbe. Mehrere Blätter gleichzeitig importierst du, indem du dem Argument eine Liste zuweist. Diese kann aus Nummern oder den sichtbaren Namen bestehen. Darum importieren die folgenden Befehle allesamt die komplette Exceldatei in Python. df = ad_excel("inPfad/", sheet_name=[0, 1])
df = ad_excel("inPfad/", sheet_name=["Auto", "Haendler"])
df = ad_excel("inPfad/", sheet_name=["Auto", 1])
Das Objekt df ist jetzt allerdings kein DataFrame mehr, sondern ein Python-Dictionary, in dem sich für jedes Tabellenblatt der Name als Schlüssel und der dazugehörige DataFrame als Wert befindet.
Importieren Sie Module und suchen Sie Dateipfade:
import pandas
from collections import OrderedDict
Hinweis: OrderedDict ist nicht erforderlich, behält jedoch die Reihenfolge der Dateien bei, die für die Analyse hilfreich sein können. Laden Sie CSV-Dateien in ein Wörterbuch. Dann verketten:
dict_of_df = OrderedDict (( f, pandas. read_csv ( f)) for f in filenames)
pandas. concat ( dict_of_df, sort = True)
Schlüssel sind Dateinamen f und Werte sind der Datenrahmeninhalt von CSV-Dateien. Anstatt f als Wörterbuchschlüssel zu verwenden, können Sie auch (f) oder andere Methoden verwenden, um die Größe des Schlüssels im Wörterbuch nur auf den kleineren Teil zu reduzieren, der relevant ist. Pandas csv einlesen test. Alternative Nutzung der pathlib Bibliothek (oft bevorzugt). Diese Methode vermeidet die iterative Verwendung von Pandas concat() / apped(). Aus der Pandas-Dokumentation:
Es ist erwähnenswert, dass concat () (und daher append ()) eine vollständige Kopie der Daten erstellt und dass die ständige Wiederverwendung dieser Funktion zu einem erheblichen Leistungseinbruch führen kann.