将df1,df2,df3放到一个list dfs里面,然后concat到csv,并在2个df之间插入没有值的行
时间: 2024-03-28 19:42:29 浏览: 13
好的,这是修改后的程序:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')
dfs = [df1, df2, df3]
# 将所有 DataFrame 拼接在一起
result = pd.concat(dfs)
# 在相邻的 DataFrame 之间插入没有值的行
for i in range(1, len(dfs)):
result = pd.concat([result.iloc[:len(dfs[i-1])*i], pd.DataFrame(index=range(1), columns=result.columns), result.iloc[len(dfs[i-1])*i:]])
# 将拼接后的结果写入 CSV 文件
result.to_csv('result.csv', index=False)
```
这段程序将 `df1`、`df2` 和 `df3` 放到一个列表 `dfs` 里面,然后使用 `pd.concat` 方法将它们拼接在一起,并在相邻的 DataFrame 之间插入了一个没有值的行。具体来说,我们使用一个 for 循环遍历 `dfs`,在第 `i` 个 DataFrame 和第 `i+1` 个 DataFrame 之间插入没有值的行,最后将拼接后的结果写入了 `result.csv` 文件中。
相关问题
修改上面的程序,将df1,df2,df3放到一个list dfs里面,然后concat到csv,并在2个df之间插入一个空行
好的,下面是修改后的程序:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')
df3 = pd.read_csv('data3.csv')
dfs = [df1, df2, df3]
# 在dfs中的每个DataFrame后面添加一个空行
for i in range(len(dfs)):
dfs[i] = pd.concat([dfs[i], pd.DataFrame(columns=df1.columns)], axis=0)
# 将dfs中的所有DataFrame连接起来
result = pd.concat(dfs, axis=0)
# 将结果写入csv文件
result.to_csv('result.csv', index=False)
```
这个程序将df1、df2、df3存储在一个list `dfs` 中,并使用循环将每个DataFrame连接在一起,并在每个DataFrame后面添加一个空行。最后,将所有DataFrame连接起来,并将结果写入csv文件。
pandas,把3个df,concat到一个csv,df之间插入一个空行
你可以使用 pandas 的 concat 函数来将3个 DataFrame 合并,并在它们之间添加空行。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取3个csv文件并转换为DataFrame
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')
# 使用 concat 函数合并三个DataFrame,并在它们之间添加一个空行
result = pd.concat([df1, pd.DataFrame(columns=df1.columns),
df2, pd.DataFrame(columns=df2.columns),
df3, pd.DataFrame(columns=df3.columns)], ignore_index=True)
# 将合并后的结果保存为csv文件
result.to_csv('merged.csv', index=False)
```
在上述代码中,我们首先使用 pd.read_csv() 函数读取3个 CSV 文件,并将它们转换为 DataFrame。然后,使用 pd.concat() 函数将这3个 DataFrame 水平合并,并在它们之间添加一个空行。最后,我们使用 to_csv() 函数将合并后的 DataFrame 保存为 CSV 文件。注意,在添加空行时,我们使用了 pd.DataFrame() 函数来创建一个空的 DataFrame,该 DataFrame 具有相同的列名,以确保最终合并后的 DataFrame 仍然包含完整的列。