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c:7544) File "pandas\", line 791, in (pandas\parser. c:7784) File "pandas\", line 844, in (pandas\parser. c:8401) File "pandas\", line 831, in (pandas\parser. c:8275) File "pandas\", line 1742, in (pandas\parser. c:20691) Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 3, saw 2 Hat jemand eine Ahnung, woran es hakt? BlackJack Dienstag 13. Pandas csv einlesen video. Oktober 2015, 00:08 @Cobalt: Es hakt an Zeile drei der CSV-Datei wo der Parser zwei Spalten findet obwohl er nur eine erwartet. Sagt die Fehlermeldung. Dienstag 13. Oktober 2015, 13:22 BlackJack hat geschrieben: @Cobalt: Es hakt an Zeile drei der CSV-Datei wo der Parser zwei Spalten findet obwohl er nur eine erwartet. Sagt die Fehlermeldung. wenn ich die csv-Datei mit Excel öffne ist in Zeile drei aber nur ein Spalte sichtbar. Inhalt: dEventListener('click', function(event) { Grad einen Schreck gekriegt, wie komplex der Inhalt der CSV-Datei ist. Ich kannte CSV-Dateien aus meiner Diplomarbeit eigentlich nur als einfachst formatierte Datentabellen.
append ( df) frame = pd. concat ( li, axis = 0, ignore_index = True) Eine Alternative zu darindaCoders Antwort: all_files = glob. glob ( os. path. join ( path, "*")) # advisable to use as this makes concatenation OS independent df_from_each_file = ( pd. read_csv ( f) for f in all_files) concatenated_df = pd. concat ( df_from_each_file, ignore_index = True) # doesn't create a list, nor does it append to one import glob, os df = pd. concat ( map ( pd. read_csv, glob. join ( '', "my_files*")))) Die Dask-Bibliothek kann einen Datenrahmen aus mehreren Dateien lesen: >>> import dask. dataframe as dd >>> df = dd. Python - Pandas: import mehrerer csv-Dateien in dataframe mit einer Schleife und hierarchische Indizierung. read_csv ( 'data*') (Quelle:) Die Dask-Datenrahmen implementieren eine Teilmenge der Pandas-Datenrahmen-API. Wenn alle Daten passt in den Speicher, können Sie rufen pute() die Datenrahmen in eine Pandas Datenrahmen zu konvertieren. Fast alle Antworten hier sind entweder unnötig komplex (Glob Pattern Matching) oder basieren auf zusätzlichen Bibliotheken von Drittanbietern. Sie können dies in zwei Zeilen tun, indem Sie alles verwenden, was Pandas und Python (alle Versionen) bereits eingebaut haben.
Importieren Sie mehrere CSV-Dateien in Pandas und verketten Sie sie in einem DataFrame Ich möchte mehrere CSV-Dateien aus einem Verzeichnis in Pandas lesen und sie zu einem großen DataFrame verketten. Ich habe es allerdings nicht herausgefunden. Folgendes habe ich bisher: import glob import pandas as pd # get data file names path = r 'C:\DRO\DCL_rawdata_files' filenames = glob. glob ( path + "/*") dfs = [] for filename in filenames: dfs. append ( pd. read_csv ( filename)) # Concatenate all data into one DataFrame big_frame = pd. concat ( dfs, ignore_index = True) Ich denke ich brauche etwas Hilfe innerhalb der for-Schleife??? Antworten: Wenn Sie in all Ihren csv Dateien dieselben Spalten haben, können Sie den folgenden Code ausprobieren. Ich habe hinzugefügt, header=0 damit nach dem Lesen die csv erste Zeile als Spaltenname vergeben werden kann. Python - Verarbeitung von CSV-Daten. path = r 'C:\DRO\DCL_rawdata_files' # use your path all_files = glob. glob ( path + "/*") li = [] for filename in all_files: df = pd. read_csv ( filename, index_col = None, header = 0) li.
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