在多个excel工作表上循环以创建concat数据
在多个excel工作表上循环以创建concat数据
提问于 2022-05-19 07:10:27
我有一个excel表，它包含多张表格，每个表对应于1月至12月的一个特定指数(A、B、C、D、E、F、G)的1年月度数据。
例如：
Sheet_2022
Jan-2022 Feb-2022 Mar-2022 Apr-2022 May-2022 Jun-2022 Jul-2022 Aug-2022 Sep-2022 Oct-2022 Nov-2022 Dec-2022
A 1 6 9 5 8 5 8 4 9 4 0 3
B 6 5 9 5 8 5 8 4 9 4 0 3
C 32 6 9 5 8 5 8 4 9 4 0 3
D 1 7 9 5 8 5 8 4 9 4 0 3
E 4 8 9 5 8 5 8 4 9 4 0 3
F 8 9 9 5 8 5 8 4 9 4 0 3Sheet_2023
Jan-2023 Feb-2023 Mar-2023 Apr-2023 May-2023 Jun-2023 Jul-2023 Aug-2023 Sep-2023 Oct-2023 Nov-2023 Dec-2023
A 2 6 5 5 8 5 8 4 9 4 0 3
B 5 5 34 5 8 5 8 4 9 4 0 3
C 32 6 3 5 8 5 8 4 9 4 0 3
D 8 7 2 5 8 5 8 4 9 4 0 3
E 9 8 5 5 8 5 8 4 9 4 0 3
F 0 9 8 5 8 5 8 4 9 4 0 3Sheet_2024
Jan-2024 Feb-2024 Mar-2024 Apr-2024 May-2024 Jun-2024 Jul-2024 Aug-2024 Sep-2024 Oct-2024 Nov-2024 Dec-2024
A 1 6 2 5 8 5 8 4 9 4 0 3
B 6 5 3 5 8 5 8 4 9 4 0 3
C 32 6 4 5 8 5 8 4 9 4 0 3
D 1 7 5 5 8 5 8 4 9 4 0 3
E 4 8 6 5 8 5 8 4 9 4 0 3
G 8 9 7 5 8 5 8 4 9 4 0 3我使用下面的代码读取所有工作表，并将其保存在相同的数据格式中：
for i in result:
df = pd.read_excel(filename_Value, sheet_name = i)
df_Value.append(df)
df_Value = pd.concat(df_Value)但这给出的数据格式有点不同：
df_Value
Jan-2022 Feb-2022 Mar-2022 Jan-2023 Feb-2023 Mar-2023 Jan-2024 Feb-2024 Mar-2024
A 1 6 9
B 6 5 9
C 32 6 9
D 1 7 9
E 4 8 9
F 8 9 9
A 2 6 5
B 5 5 34
C 32 6 3
D 8 7 2
E 9 8 5
F 0 9 8
A 1 6 2
B 6 5 3
C 32 6 4
D 1 7 5
E 4 8 6
G 8 9 7 我希望创建一个数据create，其中的值如下：
df_Value
Jan-2022 Feb-2022 Mar-2022 Jan-2023 Feb-2023 Mar-2023 Jan-2024 Feb-2024 Mar-2024
A 1 6 9 2 6 5 1 6 2
B 6 5 9 5 5 34 6 5 3
C 32 6 9 32 6 3 32 6 4
D 1 7 9 8 7 2 1 7 5
E 4 8 9 9 8 5 4 8 6
F 8 9 9 0 9 8
G 8 9 7 有更简单的方法吗？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2022-05-19 07:29:19
concat将更符合您的要求，因为合并一次只处理两个数据文件。
from io import StringIO
import pandas as pd
t22_1 = StringIO("""\
i,Jan22,Feb22,Mar22
A,1,4,2
B,6,2,3
C,7,3,0
""")
t22_2 = StringIO("""\
i,Apr22,May22,Jun22
A,0,5,7
B,6,3,8
D,1,7,9
""")
df22_1 = pd.read_csv(t22_1, index_col="i")
df22_2 = pd.read_csv(t22_2, index_col="i")
pd.concat([df22_1, df22_2], axis=1)
# or
pd.merge(df22_1, df22_2, left_index=True, right_index=True, how="outer")
--
Jan22 Feb22 Mar22 Apr22 May22 Jun22
i
A 1.0 4.0 2.0 0.0 5.0 7.0
B 6.0 2.0 3.0 6.0 3.0 8.0
C 7.0 3.0 0.0 NaN NaN NaN
D NaN NaN NaN 1.0 7.0 9.0注意：我使用StringIO来避免编写文件，像现在一样继续加载数据。
Stack Overflow用户
发布于 2022-05-19 08:29:48
有办法你可以试试，但我不能保证这是一个更好的解决办法。
data = {'jan21':[1,2,3,4],'feb21':[2,3,4,5]}
data1 = {'jan22':[1,2,3,4],'feb22':[2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(data)
df1 = pd.DataFrame(data1)
df[list(df1.columns)]=df1
print(df)
jan21 feb21 jan22 feb22
0 1 2 1 2
1 2 3 2 3
2 3 4 3 4
3 4 5 4 5由于您已经从同一个工作表中创建了所有数据格式，所以我可以考虑使用list(df.columns)将您的数据文件合并在一起。
dataframe = pd.DataFrame()
for i in result:
df = pd.read_excel(filename_Value, sheet_name = i)
dataframe[list(df.columns)] = df页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/72300098
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