pandas合并多个excel文件后,为什么与原数据值不一致
时间: 2023-09-28 18:12:33 浏览: 97
在使用`pd.concat()`函数合并多个Excel文件时,如果这些文件中的数据类型不一致,或者存在缺失值或重复值,那么合并后的数据框的值可能与原始数据不一致。
如果合并后的数据值与原始数据不一致,可以先检查每个Excel文件中的数据类型是否一致,以及是否存在缺失值或重复值。如果存在不一致的数据类型,可以使用`pd.DataFrame.astype()`函数将数据类型统一转换。如果存在缺失值或重复值,可以使用`pd.DataFrame.dropna()`函数或`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数进行处理。
具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import glob
# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')
# 循环读取每个Excel文件,并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
df = pd.read_excel(file)
df = df.astype({'column_name': 'float'}) # 将数据类型转换为float类型
df = df.dropna() # 删除缺失值
df = df.drop_duplicates() # 删除重复值
dfs.append(df)
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
```
在上面的代码中,`pd.DataFrame.astype()`函数用于将某一列的数据类型转换为float类型。`pd.DataFrame.dropna()`函数用于删除缺失值。`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数用于删除重复值。这样就可以保证合并后的数据框的值与原始数据一致。
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