如何将csv文件与熊猫连接起来

Question

我正在处理数据，我想合并/连接一些 csv 文件。 我尝试了下面的代码，但有一个问题，当我运行脚本时，我收到了下面的错误消息。它似乎无法读取我的文件。

注意：我的 scrypt 与我的 csv 文件位于同一位置。

我该如何解决？

谢谢！！！

我正在使用 Windows 并将 anaconda 与 Spyder 一起使用。它运行 python 3.7

import os
import pandas as pd

L_Log= os.listdir('.')

L_LogClean=[]

for k in range(len(L_Log)):
    if 'Logfile_' in L_Log[k]:
        Tempo = L_Log[k]
        Tempo2 = Tempo[12:16]+Tempo[10:12]+Tempo[8:10]
        Tempo2 = int(Tempo2)
        L_LogClean.append(Tempo2)
        L_LogClean = sorted(L_LogClean)

for k in range(len(L_LogClean)):
    Tempo = str(L_LogClean[k])
    Tempo2 = 'Logfile_' + Tempo[6:8]+Tempo[4:6]+Tempo[0:4]+'.csv'
    L_LogClean[k] = Tempo2
    print(L_LogClean)


dfList=[]
colnames=['No.','Date','Time','Temp1','Unit','Temps2','Unit','Lux2','Unit','BP1','Humidité relat','Unit','CO2','Unit','Présence','Temp1_EnO','Unit','Temp3_EnO','Unit','RH3_EnO','Unit','Chauffage']
for filename in L_LogClean:
    print(filename)
    df=pd.read_csv(filename,header=None)
    dfList.append(df)
concatDf=pd.concat(dfList,axis=0)
concatDf.columns=colnames
concatDf.to_csv('Concat.csv')

我希望有一个 csv 文件，它将是按名称排序的不同文件的串联。 当我运行脚本时，它会显示以下错误消息：

FileNotFoundError: [Errno 2] File b'Logfile_13052019.csv' does not exist: b'Logfile_13052019.csv'

但我的文件 Logfile_13052019.csv 与脚本位于同一文件夹中

更新：

dfList=[]
colnames=['No.','Date','Time','Temp1','Unit','Temps2','Unit','Lux2','Unit','BP1','Humidité relat','Unit','CO2','Unit','Présence','Temp1_EnO','Unit','Temp3_EnO','Unit','RH3_EnO','Unit','Chauffage']
for filename in L_Log:
    filename = "E://PJT/TEST2/" + filename
    print(filename)
    df=pd.read_csv(filename,header=None,error_bad_lines=False, encoding = "ISO-8859-1")
    dfList.append(df)
concatDf=pd.concat(dfList,axis=0)
concatDf.columns=colnames
concatDf.to_csv('Concat.csv')

我编辑了我的代码并得到了这个错误

ValueError: Length mismatch: Expected axis has 1 elements, new values have 22 elements

这个脚本仍然被阻止

更新 2

I added the separator type on my script :
dfList=[]
colnames=['No.','Date','Time','Temp1','Unit','Temps2','Unit','Lux2','Unit','BP1','Humidité relat','Unit','CO2','Unit','Présence','Temp1_EnO','Unit','Temp3_EnO','Unit','RH3_EnO','Unit','Chauffage']
for filename in L_Log:
    filename = "E://PJT/TEST2/" + filename
    print(filename)
    df=pd.read_csv(filename,header=None, sep = ";", error_bad_lines=False, encoding = "ISO-8859-1")
    dfList.append(df)
concatDf=pd.concat(dfList,axis=0)
concatDf.columns=colnames
concatDf.to_csv('Concat.csv')

但我仍然有以下错误消息：

ValueError: Length mismatch: Expected axis has 25 elements, new values have 22 elements

更新 3： 我改变了这部分

dfList=[]
colnames=['bite','No.','Date','Time','Temp1','Unit','Temp2','Unit','Lux2','Unit','BP1','Humidité Relat','Unit','CO2','Unit','Présence','Temp1_EnO','Unit','Temp2_EnO','Unit','Temp3_EnO','Unit','RH3_EnO','Unit','Chauffage']
for filename in L_Log:
    filename = "E://PJT/TEST2/" + filename
    print(filename)
    df=pd.read_csv(filename,header=None, sep = ";", error_bad_lines=False, encoding = "ISO-8859-1")
    dfList.append(df)
concatDf=pd.concat(dfList,axis=0)
concatDf.columns=colnames
concatDf.to_csv('Concat2.csv')

我在最后得到了一个连接文件，但是当我用 excel 打开它时，每一行我在每一行的第一个单元格中都有类似的内容： 1,1,13.05.2019,00:01:21,"18,16",°C,"12,00",°C,"1,00",Lux,0,37,%,487, ppm,0,"18,04",°C,"18,20",°C,"17,76",°C,"37,20",%,0,

Result of merging

但是工作表应该是这样的： Normal form of the sheet

Answer 1

您正在阅读多少个文件，您的代码是否适用于其他文件并且仅针对这个文件失败？或者这是您正在阅读的第一个文件并且它失败了？

错误看起来很简单，代码无法找到文件。尝试在终端中单独加载文件，看看会发生什么。如果它不起作用，请提供文件的完整路径，然后读取它。确保文件名完全匹配，因为这些路径区分大小写。

更新：

for filename in L_LogClean:
    filename = complete_path_of_directory + filename
    print(filename)
    df=pd.read_csv(filename,header=None)
    dfList.append(df)

更新 2：

dfList=[]
colnames=['No.','Date','Time','Temp1','Unit','Temps2','Unit','Lux2','Unit','BP1','Humidité relat','Unit','CO2','Unit','Présence','Temp1_EnO','Unit','Temp3_EnO','Unit','RH3_EnO','Unit','Chauffage']
for filename in L_Log:
    filename = "E://PJT/TEST2/" + filename
    print(filename)
    df=pd.read_csv(filename,header=None, sep = ";", error_bad_lines=False, encoding = "ISO-8859-1")
    dfList.append(df)
concatDf=pd.concat(dfList,axis=0)
concatDf.columns=colnames
concatDf.to_csv('Concat.csv')