组合数据框列表

Question

我有一个包含多个 .csv 文件的文件夹。每个都包含有关加密货币的时间、最高价、最低价、开盘价、从成交量、成交量到收盘的数据。

我设法将 .csvs 加载到数据框列表中，并删除了我不需要的列 Open、High、Low、Volumefrom、Volumeto，留给我 Time 和 Close 用于每个数据帧。

现在我想将数据帧列表合并到一个数据帧中，其中索引以最年轻硬币的时间戳开始，在本例中为 iota。

这是我目前写的代码：

import pandas as pd
import os

# Path to my folder
PATH_COINS = r"C:\Users\...\Coins"

# creating a path for each of the .csv-files and saving it into a list
namelist = [name for name in os.listdir(PATH_COINS)]
path_lists = [os.path.join(PATH_COINS, path) for path in namelist]

# creating the dataframes and saving them into a list
dfs = [pd.read_csv(k, index_col=0) for k in path_lists]

# dropping unwanted columns 
for num, i in enumerate(dfs):
    i.drop(columns=["Open", "High", "Low", "Volumefrom", "Volumeto"], inplace=True)

# combining the list of dataframes into one dataframe     
pd.concat(dfs, join="inner", axis=1)

但是我收到一条错误消息并且无法弄清楚如何实现我的目标：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件 “C:/Users/Jonas/PycharmProjects/Pandas/main.py”，第 16 行，在 pd.concat(dfs, join="inner", axis=1)

文件 "C:\Users\Jonas\PycharmProjects\Pandas\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", 第 226 行，在 concat 中 返回 op.get_result()

文件 "C:\Users\Jonas\PycharmProjects\Pandas\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", 第 423 行，在 get_result 中 复制=self.copy)

文件 "C:\Users\Jonas\PycharmProjects\Pandas\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", 第 5425 行，在 concatenate_block_managers return BlockManager（块，轴）

文件 "C:\Users\Jonas\PycharmProjects\Pandas\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", 第 3282 行，在 init self._verify_integrity()

文件 "C:\Users\Jonas\PycharmProjects\Pandas\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", 第 3493 行，在 _verify_integrity construction_error(tot_items, block.shape[1:], self.axes)

文件 "C:\Users\Jonas\PycharmProjects\Pandas\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", 第 4843 行，在 construction_error 通过，暗示））

ValueError: 传递值的形状是 (5, 8514)，索引意味着 (5, 第8490章）

Answer 1

join 应该可以工作

检查重复索引值，因为它不知道如何跨多个 DF 映射多个重复索引（例如 df.index.is_unique）

删除重复的索引值（例如，df.drop_duplicates(inplace=True)）或here 方法之一应该可以解决它。