이 간단한 문제를 광범위하게 조사했지만 답을 찾을 수 없습니다. pd.merge"JN"이라는 공통 열을 기반으로 pandas를 사용하여 두 파일을 병합하려고합니다 . 내 'joined'( os.path.join) 파일 이름을 데이터 프레임 / csv 파일 대신 문자열로 취급하고 있다고 생각 합니다. pd.merge함수를 호출 한 후 "문자열 인덱스는 str이 아닌 정수 여야합니다"라는 오류 메시지가 표시됩니다.
import pandas as pd
import os
path = r"C:/Users/St/Documents/House/m2"
dirs = os.listdir(path)
for file in dirs:
if file.endswith("J.csv"):
J = file
if len(J) is 12: #some filenames are 12 chars others 11
jroot = J[:7]
else:
jroot = J[:6]
for file in dirs:
if file.endswith("2.csv"):
W = file
if len(W) is 12:
root2 = W[:7]
else:
root2 = W[:6]
JJ = os.path.join(path, J)
WW = os.path.join(path, W)
if jroot == root2: # if the first 7 (or 6) characters match, then merge
JW = pd.merge(JJ, WW, on="JN")
위의 pd.merge 함수 호출과 관련하여이 오류가 발생합니다.
TypeError: string indices must be integers, not str
내 파일 이름 문자열을 실제 파일 또는 데이터 프레임으로 읽는 방법이 궁금합니다. JJ 및 WW는 인쇄시 전체 경로와 동일합니다. 나는 이러한 '파일 이름'데이터 프레임을 사용하려고 시도했지만 pd.DataFrame그렇게 할 수 없었습니다.
merge두 개의 문자열을 사용할 수 없습니다 . 나는 당신이 os.path.join반환 하는 것에 대해 혼란스러워하는 것 같습니다 . 문자열을 반환합니다. 당신은 실제로에서 읽을 필요 DataFrame라는 이름의 파일에서의 JJ하고 WW, 다음을 수행하십시오 merge.
다음은 2 DataFrames 를 작성 하고 다시 읽은 read_csv다음 열에 병합 하는 전체 예제입니다 group.
In [49]: df1 = DataFrame(randn(10, 1), columns=['a'])
In [50]: df1['group'] = np.random.choice(['b', 'c'], size=len(df1))
In [51]: df2 = DataFrame(randn(10, 1), columns=['b'])
In [52]: df2['group'] = np.random.choice(['b', 'c'], size=len(df1))
In [53]: df1.to_csv('df1.csv', index=False)
In [54]: cat df1.csv
a,group
-1.590035935931282,b
0.5496398501891229,c
-0.6484689548035797,b
0.19162302248253205,b
-0.9852064283582675,c
0.5975155551821989,b
0.29443634291217047,b
-0.7929994157215382,b
-1.9546460886048795,b
0.19195457928475546,c
In [55]: df2.to_csv('df2.csv', index=False)
In [56]: cat df2.csv
b,group
-1.2874060006117918,c
1.1037959548210117,b
0.47172389260467507,c
0.12802538607490285,c
-0.8753708425917293,b
-0.09187827793091947,b
1.140204215271196,c
0.4862940170888638,b
-1.1080430563137758,b
-1.3698112665693232,c
In [57]: df1_csv = read_csv('df1.csv', index_col=None)
In [58]: df2_csv = read_csv('df2.csv', index_col=None)
In [59]: df1_csv
Out[59]:
a group
0 -1.590 b
1 0.550 c
2 -0.648 b
3 0.192 b
4 -0.985 c
5 0.598 b
6 0.294 b
7 -0.793 b
8 -1.955 b
9 0.192 c
In [60]: df2_csv
Out[60]:
b group
0 -1.287 c
1 1.104 b
2 0.472 c
3 0.128 c
4 -0.875 b
5 -0.092 b
6 1.140 c
7 0.486 b
8 -1.108 b
9 -1.370 c
In [61]: df3 = pd.merge(df1_csv, df2_csv, on='group')
In [62]: df3
Out[62]:
a group b
0 -1.590 b 1.104
1 -1.590 b -0.875
2 -1.590 b -0.092
3 -1.590 b 0.486
4 -1.590 b -1.108
5 -0.648 b 1.104
6 -0.648 b -0.875
7 -0.648 b -0.092
8 -0.648 b 0.486
9 -0.648 b -1.108
10 0.192 b 1.104
11 0.192 b -0.875
12 0.192 b -0.092
13 0.192 b 0.486
14 0.192 b -1.108
15 0.598 b 1.104
16 0.598 b -0.875
17 0.598 b -0.092
18 0.598 b 0.486
19 0.598 b -1.108
20 0.294 b 1.104
21 0.294 b -0.875
22 0.294 b -0.092
23 0.294 b 0.486
24 0.294 b -1.108
25 -0.793 b 1.104
26 -0.793 b -0.875
27 -0.793 b -0.092
28 -0.793 b 0.486
29 -0.793 b -1.108
30 -1.955 b 1.104
31 -1.955 b -0.875
32 -1.955 b -0.092
33 -1.955 b 0.486
34 -1.955 b -1.108
35 0.550 c -1.287
36 0.550 c 0.472
37 0.550 c 0.128
38 0.550 c 1.140
39 0.550 c -1.370
40 -0.985 c -1.287
41 -0.985 c 0.472
42 -0.985 c 0.128
43 -0.985 c 1.140
44 -0.985 c -1.370
45 0.192 c -1.287
46 0.192 c 0.472
47 0.192 c 0.128
48 0.192 c 1.140
49 0.192 c -1.370
다른 몇 가지 :
is객체가 같은지 비교 하는 데 사용하지 말고 ==. 작은 정수의 경우에만 안정적으로 작동하며 CPython의 구현 세부 사항이므로 의존해서는 안됩니다.
로 파일 이름을 확인하는 대신 str.endswith먼저 globbing하여 원하는 내용을 반복하십시오.
import glob
for f in glob.glob(os.path.join(path, '*J.csv')):
if len(f) == 12:
# do all the thingz!
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