Загрузка нескольких csv в массив фреймов данных pandas с индексом в качестве имени файла

Я пробовал это:

>>> df = [pd.read_csv(x,header=None,names=["L1","L2","cache","cached","result"]) for x in iglob(os.path.join("test","**","*.csv"), recursive=True)]
>>> df
[   L1  L2  cache  cached  result
0   0   0      0       0       0
1   1   2      3       4       5
2   1   1      1       1       1
3   2   2      2       2       2
4   4   4      4       4       4,    L1  L2  cache  cached  result
0   1   2      3       4       5
1   1   2      3       4       5
2   3   4      5       6       7
3   2   1      3       2       4]

Структура папок такова:

test
|
|_______ wait
         |
         |______ 0.2322.csv
         |______ 1.234.csv

Два файла содержат:
0.2322.csv

0,0,0,0,0
1,2,3,4,5
1,1,1,1,1
2,2,2,2,2
4,4,4,4,4

1.234.csv

1,2,3,4,5
1,2,3,4,5
3,4,5,6,7
2,1,3,2,4

Когда я пытаюсь получить доступ к кадрам данных из массива df, мне приходится вызывать его со значениями индекса как 0,1, т.е. df[0] and df[1].

Но я хочу назвать фрейм данных соответствующих файлов с именем файла в качестве индекса как df["0.2322"] и df["1.234"]. Но я не понимаю, как это возможно. Пожалуйста, дайте мне знать, что я могу сделать, чтобы достичь того, что я ожидаю.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
28
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я думаю, вам нужно понимание словаря с именем файла синтаксического анализа без расширения:

import os

#https://stackoverflow.com/a/678242
df = {os.path.splitext(x)[0]: pd.read_csv(x,header=None,names=["L1","L2","cache","cached","result"]) for x in iglob(os.path.join("test","**","*.csv"), recursive=True)}

Обновлено:

#https://stackoverflow.com/a/37760212
df = {os.path.splitext(os.path.basename(x))[0]: pd.read_csv(x,header=None,names=["L1","L2","cache","cached","result"]) for x in iglob(os.path.join("test","**","*.csv"), recursive=True)}

Думаю, дело в этом. Позвольте мне попробовать это, пожалуйста

Jaffer Wilson 30.05.2019 09:10

Что я получаю это: {'test\\wait\\1.234': L1 L2 cache cached result но я только то, что есть 1.234

Jaffer Wilson 30.05.2019 09:12

@JafferWilson - Извините, добавил 2 решения, но я думаю, что os.path.splitext(x)[0] должно работать хорошо.

jezrael 30.05.2019 09:16

Другие вопросы по теме