从多个csv文件中提取一个包含空行的特定列并合并为一个
从多个csv文件中提取一个包含空行的特定列并合并为一个
提问于 2018-08-02 07:45:49
我将csv文件放在同一文件夹中。我只想从我的所有csv文件中获取第5列的数据，并将数据写入单个文件。但我的csv文件中有空行。https://drive.google.com/file/d/1SospIppACOrLeKPU_9OknnDLnDpatIqE/view?usp=sharing
如何使用pandas.read_csv命令保留空格？
非常感谢！
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2018-08-02 07:52:59
您可以使用pandas.read_csv的usecols参数。
import pandas as pd
from glob import glob所以我们在这里做的是循环遍历当前目录中以.csv结尾的所有文件，然后对于这些文件中的每个文件，只在感兴趣的列中读取，即第5列。我们编写usecols=[4]是因为pandas使用基于0的索引，所以在0，1，2，3，4中，第五个数字是4。另外，您要求跳过空白行，而您的样本数据包含9个空白行，直到实际数据，所以我们将skiprows设置为9。我们使用pd.concat将所有这些都连接到一个DataFrame中。
combined_df = pd.concat(
[
pd.read_csv(csv_file, usecols=[4], skiprows=9)
for csv_file in glob('*.csv')
]
)要去除DataFrame中的空行，您可以简单地使用：
combined_df = combined_df.dropna()然后，我们可以简单地将此combined_df写入文件：
combined_df.to_csv('combined_column_5.csv')Stack Overflow用户
发布于 2018-08-02 07:51:57
假数据：
sapply(1:3, function(i) write.csv(mtcars, paste0(i,".csv"), row.names=FALSE))生成三个csv文件，分别命名为1.csv到3.csv，每个文件都包含：
"mpg","cyl","disp","hp","drat","wt","qsec","vs","am","gear","carb"
21,6,160,110,3.9,2.62,16.46,0,1,4,4
21,6,160,110,3.9,2.875,17.02,0,1,4,4
22.8,4,108,93,3.85,2.32,18.61,1,1,4,1
21.4,6,258,110,3.08,3.215,19.44,1,0,3,1
...代码：
write.csv(sapply(list.files(pattern="*.csv"), function(a) read.csv(a)[,5]),
"agg.csv", row.names=FALSE)生成一个CSV文件agg.csv，该文件包含
"1.csv","2.csv","3.csv"
3.9,3.9,3.9
3.9,3.9,3.9
3.85,3.85,3.85
3.08,3.08,3.08
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51643696
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