python - Pandas 等效的 rbind 操作

Question

基本上，我正在遍历一堆 CSV 文件，最后想将每个数据帧append 合并为一个。实际上，我只需要一个 rbind 类型的函数。所以，我做了一些搜索并关注了 guide .但是，我仍然没有得到理想的解决方案。

下面附有示例代码。例如，data1 的形状始终为 47 x 42。但是 data_out_final 的形状在前三个文件之后变为 (47, 42)、(47, 84) 和 (47, 126)。理想情况下，它应该是 (141, 42)。此外，我检查了 data1 的索引，即 RangeIndex(start=0, stop=47, step=1)。感谢任何建议!

我的 pandas 版本是 0.18.1

代码

appended_data = []
for csv_each in csv_pool:
    data1 = pd.read_csv(csv_each, header=0)
    # do something here
    appended_data.append(data2) 
data_out_final = pd.concat(appended_data, axis=1)

如果使用 data_out_final = pd.concat(appended_data, axis=1)，data_out_final 的形状变为 (141, 94)

附言

有点想明白了。实际上，您必须在 pd.concat 之前标准化列名。

Answer 1

>>> df1
          a         b
0 -1.417866 -0.828749
1  0.212349  0.791048
2 -0.451170  0.628584
3  0.612671 -0.995330
4  0.078460 -0.322976
5  1.244803  1.576373
6  1.169629 -1.135926
7 -0.652443  0.506388
8  0.549604 -0.691054
9 -0.512829 -0.959398

>>> df2
          a         b
0 -0.652161  0.940932
1  2.495067  0.004833
2 -2.187792  1.692402
3  1.900738  0.372425
4  0.245976  1.894527
5  0.627297  0.029331
6 -0.828628 -1.600014
7 -0.991835 -0.061202
8  0.543389  0.703457
9 -0.755059  1.239968

>>> pd.concat([df1, df2])
          a         b
0 -1.417866 -0.828749
1  0.212349  0.791048
2 -0.451170  0.628584
3  0.612671 -0.995330
4  0.078460 -0.322976
5  1.244803  1.576373
6  1.169629 -1.135926
7 -0.652443  0.506388
8  0.549604 -0.691054
9 -0.512829 -0.959398
0 -0.652161  0.940932
1  2.495067  0.004833
2 -2.187792  1.692402
3  1.900738  0.372425
4  0.245976  1.894527
5  0.627297  0.029331
6 -0.828628 -1.600014
7 -0.991835 -0.061202
8  0.543389  0.703457
9 -0.755059  1.239968

除非我误解了您的需求，否则这就是您所需要的。