我在一個檔案夾中有多個 csv 檔案（我已將其移至 pandas 資料框），每個檔案都包含每月的網站資料
January.csv:
URL Value
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February.csv:
URL Value
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March.csv:
URL Value
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并且需要通過從每個復制 Value 列來組合它們以創建一個新的資料框（最終將匯出到另一個 csv）
URL January February March
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每個月都會將一個新的 csv 檔案添加到該檔案夾??中，因此我需要使其盡可能保持動態。我目前正在
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format('csv'))]用來獲取檔案，希望我可以使用類似的東西pd.read_csv(f)['URL'] for f in all_filenames，但這可能是完全錯誤的方法？
誰能指出我正確的方向？
謝謝
uj5u.com熱心網友回復：
雖然@robinood 的回答是正確的，但我認為使用生成器運算式（在圓括號中）更有效：
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format('csv'))]
result = pd.concat((pd.read_csv(f, index_col='URL', usecols=['URL', 'Value']) for f in all_filenames), axis=1)
請注意，上面的代碼段還設定URL為索引，以避免由于行的不同排序而導致潛在的連接錯誤。
uj5u.com熱心網友回復：
使用 glob 和 read_csv 函式開始你的方法很好。
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format('csv'))]
all_df = [pd.read_csv(f) for f in all_filenames]
然后，當您擁有包含您的 dfs 的串列時，您可以連接它們。
result = pd.concat(all_df, axis=1)
首先讀取所有資料幀，然后使用一次連接函式比單獨連接每個 df 更有效。
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標籤：Python熊猫数据框
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