Pandas 将行中的值复制到其他文件而不干扰现有数据答案

【问题标题】：Pandas Copy Values from Rows to other files without disturbing the existing dataPandas 将行中的值复制到其他文件而不干扰现有数据
【发布时间】：2020-09-05 22:01:25
【问题描述】：

我有 20 个属于不同个人的 csv 文件。

我有一个 Main csv 文件，它基于特定列中的最终行值。以下是这两种文件的示例。

所有单个文件如下所示：

alex.csv

name,day,calls,closed,commision($)
alex,25-05-2019,68,6,15
alex,27-05-2019,71,8,20
alex,28-05-2019,65,7,17.5
alex,29-05-2019,68,8,20

stacy.csv

name,day,calls,closed,commision($)
stacy,25-05-2019,82,16,56.00
stacy,27-05-2019,76,13,45.50
stacy,28-05-2019,80,19,66.50
stacy,29-05-2019,79,18,63.00

但是作为输出文件的主文件（单日报告）看起来像这样：

name,day,designation,calls,weekly_avg_calls,closed,commision($)
alex,29-05-2019,rep,68,67,8,20
stacy,29-05-2019,sme,79,81,18,63
madhu,29-05-2019,rep,74,77,16,56
gabrielle,29-05-2019,rep,59,61,6,15

我需要从最后一行的列(calls,closed,commision($)) 复制所需的值，用于今天结束的报告，然后将其填充到主文件（已经有一些像 {name,day,designation...} 填充的列）。

那么，如何为“Employee_performance_DB”列表中的所有 csv 文件编写 for 或 while 程序。

Employee_performance_DB = ['alex.csv', 'stacy.csv', 'poduzav.csv', 'ankit.csv' .... .... .... 'gabrielle.csv']
for employee_db in Employee_performance_DB:
    read_object = pd.read_csv(employee_db)
    read_object2 = read_object.tail(1)
    read_object2.to_csv("Main_Report.csv", header=False, index=False, columns=["calls", "closed", "commision($)"], mode='a')

如何将 'Employee_performance_DB' 文件列表中 {calls,closed,commision($)} 的值复制到 'Main_Report.csv' 中的确切列> 对于那些确切的员工？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas csv for-loop merge

【解决方案1】：

好吧，因为我没有答案，所以我花了一段时间才找到解决方案。

下面的代码解决了我的问题...

# Created a list of all the files in "employees_list"
employees_list = ['alex.csv', ......, 'stacy.csv']

for employees in employees_list:
    read_object = pd.read_csv(employees)
    read_object2 = read_object.tail(1)
    read_object2.to_csv("Employee_performance_DB.csv", index=False, mode='a', header=False)

【讨论】：