将多个 csv 文件中的几列合并到一个 csv 文件

Question

我刚刚开始学习 Pandas，我目前正尝试将来自不同 csv 文件的几列合并到一个 csv 文件中。下面是原始文件。

到目前为止，这是我的代码：

import pandas as pd
source_file = pd.read_csv("E:\bachelor thesismaterials\TrainData\CSV\Forward_2_4\F358\CH1.CSV")
column_sensor_1 = 'C1 in V'
column_to_save = source_file[column_sensor_1] 
target_file = pd.DataFrame(data={'':[column_to_save]},dtype = int) 
target_file.to_csv('E:\bachelor thesis materials\1d\Forward_1.csv',index=False)

original file part 1

original file part 2

original file part 3

我正在尝试将列 'C1 in V'、'C2 in V'、'C3 in V' 组合在一起，结果应该类似于 expected result

但是当我使用 DataFrame 时，新输入总是替换文件中的现有数据并且格式很奇怪，所有数据都存储在一个单元格中。

你们能帮忙吗？非常感谢。

Answer 1

试试这个：

import pandas as pd

forward = None
for i in range(3):
    j = i + 1
    t = pd.read_csv(f'E:\bachelor thesismaterials\TrainData\CSV\Forward_2_4\F358\CH{j}.CSV')[f'C{j} in V'].to_frame()
    forward = t if forward is None else forward.join(t)
f = 'E:\bachelor thesis materials\1d\Forward_1.csv'
forward.to_csv(f, index=False)
forward = pd.read_csv(f)
print(forward)

输出：

    C1 in V   C2 in V  C3 in V
0  0.008496  0.006152 -0.01221
1  0.010059  0.004199 -0.01709
2  0.012793  0.004004 -0.02275
3  0.014746  0.002246 -0.02803
4  0.018262  0.002441 -0.03311
5  0.020801  0.002441 -0.03936
6  0.019043  0.001855 -0.04443
7  0.018457 -0.000490 -0.04775

将多个 csv 文件中的几列合并到一个 csv 文件

Merge several columns from multiple csv files to one csv file

python

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pandas