使用Pandas对多个CSV文件进行索引？

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提问于 2025-04-17 10:32

我有一堆CSV文件（比如"file1", "file2", ..."），这些文件里有两列数据，但没有列名。我想给它们加上列名，然后把它们放进一个DataFrame里，这个DataFrame的索引是文件名，接着再用列名来索引。例如，我试过这样做：

import pandas

mydict = {}
labels = ["col1", "col2"]
for myfile in ["file1", "file2"]:
  my_df = pandas.read_table(myfile, names=labels)
  # build dictionary of dataframe records
  mydict[myfile] = my_df

test = pandas.DataFrame(mydict)

这样做之后，生成了一个名为test的DataFrame，它的索引是"myfile1", "myfile2"...，但是我希望每个文件名下面也能用"col1"和"col2"来索引。我的问题是：

我该怎么做才能让第一个索引是文件名，第二个索引是我给的列名（保存在labels这个变量里）？这样我就可以写：

test["myfile1"]["col1"]

现在，test["myfile1"]只给我一系列记录。

另外，我该怎么重新索引，让第一个索引是每个文件的列名，第二个索引是文件名？这样我就可以写：

test["col1"]["myfile1"]

或者我可以用print test["col1"]来查看"col1"在myfile1, myfile2等文件中的值。

数据处理数据分析 pandas 数据框数据合并多重索引 csv文件列名

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如果你正在使用 pandas 版本大于等于 0.7.0（目前这个版本只在 GitHub 上可以找到，不过我很快就会发布正式版本！），你可以把你的多个数据框（DataFrames）合并在一起：

http://pandas.sourceforge.net/merging.html#more-concatenating-with-group-keys

In [6]: data
Out[6]: 
{'file1.csv':    A       B     
0  1.0914 -1.3538
1  0.5775 -0.2392
2 -0.2157 -0.2253
3 -2.4924  1.0896
4  0.6910  0.8992
5 -1.6196  0.3009
6 -1.5500  0.1360
7 -0.2156  0.4530
8  1.7018  1.1169
9 -1.7378 -0.3373,
 'file2.csv':    A       B      
0 -0.4948 -0.15551
1  0.6987  0.85838
2 -1.3949  0.25995
3  1.5314  1.25364
4  1.8582  0.09912
5 -1.1717 -0.21276
6 -0.2603 -1.78605
7 -3.3247  1.26865
8  0.7741 -2.25362
9 -0.6956  1.08774}


In [10]: cdf = concat(data, axis=1)

In [11]: cdf
O    ut[11]: 
   file1.csv          file2.csv         
   A          B       A          B      
0  1.0914    -1.3538 -0.4948    -0.15551
1  0.5775    -0.2392  0.6987     0.85838
2 -0.2157    -0.2253 -1.3949     0.25995
3 -2.4924     1.0896  1.5314     1.25364
4      0.6910     0.8992  1.8582     0.09912
5 -1.6196     0.3009 -1.1717    -0.21276
6 -1.5500     0.1360 -0.2603    -1.78605
7 -0.2156     0.4530 -3.3247     1.26865
8  1.7018     1.1169  0.7741    -2.25362
9 -1.7378    -0.3373 -0.6956     1.08774

然后，如果你想要改变列的顺序，可以这样做：

In [14]: cdf.swaplevel(0, 1, axis=1)
Out[14]: 
   A          B          A          B        
   file1.csv  file1.csv  file2.csv  file2.csv
0  1.0914    -1.3538    -0.4948    -0.15551  
1  0.5775    -0.2392     0.6987     0.85838  
2 -0.2157    -0.2253    -1.3949     0.25995  
3 -2.4924     1.0896     1.5314     1.25364  
4  0.6910     0.8992     1.8582     0.09912  
5 -1.6196     0.3009    -1.1717    -0.21276  
6 -1.5500     0.1360    -0.2603    -1.78605  
7 -0.2156     0.4530    -3.3247     1.26865  
8  1.7018     1.1169     0.7741    -2.25362  
9 -1.7378    -0.3373    -0.6956     1.08774

另外，你也可以使用一个叫做 Panel 的东西，这样可能会更简单：

In [16]: p = Panel(data)

In [17]: p
Out[17]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 10 (major) x 2 (minor)
Items: file1.csv to file2.csv
Major axis: 0 to 9
Minor axis: A to B

In [18]: p = p.swapaxes(0, 2)

In [19]: p
Out[19]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 10 (major) x 2 (minor)
Items: A to B
Major axis: 0 to 9
Minor axis: file1.csv to file2.csv

In [20]: p['A']
Out[20]: 
   file1.csv  file2.csv
0  1.0914    -0.4948   
1  0.5775     0.6987   
2 -0.2157    -1.3949   
3 -2.4924     1.5314   
4  0.6910     1.8582   
5 -1.6196    -1.1717   
6 -1.5500    -0.2603   
7 -0.2156    -3.3247   
8  1.7018     0.7741   
9 -1.7378    -0.6956

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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