Pandas从多个文件中创建Data Frame

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas从多个文件中创建Data Frame。通常我们会有许多数据文件需要合并到一个大的Data Frame中，并且文件格式和列名可能不一致。这种情况下，我们可以使用Pandas的工具函数来自动化这个过程。

准备数据

假设我们有以下两个数据文件data1.csv和data2.tsv，分别代表着两个不同来源的数据，其中data1.csv中包含id和value两列，而data2.tsv中包含id和count两列。我们的目标是将这两个文件的数据合并到一个Data Frame中。

data1.csv内容：

id,value
1,123.45
2,456.78
3,789.01

data2.tsv内容：

id    count
1     10
2     20
3     30

读取数据

我们首先需要将这两个文件读入Pandas的Data Frame中。在Pandas中，可以使用read_csv和read_table函数来读取CSV和TSV文件，具体使用方式如下：

import pandas as pd

# 读取data1.csv文件
df1 = pd.read_csv('data1.csv')

# 读取data2.tsv文件
df2 = pd.read_table('data2.tsv')

在读入数据时，我们可以指定每个文件的编码方式、分隔符、日期格式等参数，具体可以参考Pandas的官方文档。

合并数据

将两个Data Frame合并变成一个大的Data Frame是Pandas最常用的操作之一。在Pandas中，可以使用concat函数将多个Data Frame按行或列的方向拼接起来。具体使用方式如下：

# 将df1和df2按行合并起来
df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

# 将df1和df2按列合并起来，其中id列作为拼接的关键字
df = pd.merge(df1, df2, on='id')

在上述代码中，axis参数指示拼接的方向，ignore_index参数指示是否重新生成索引，on参数指示使用哪一列作为拼接的关键字。注意，当数据文件中的列名不一致时，可以使用rename函数来修改列名。

数据清洗

在合并数据之后，我们可能需要对一些数据进行清洗和修整。这包括数据类型转换、缺失值填充、异常值处理等操作。在Pandas中，可以使用astype函数将列的数据类型转换成其他类型，可以使用fillna函数填充缺失值，可以使用dropna函数删除缺失值，可以使用isnull和notnull函数判断哪些值是缺失值。

# 将value列的数据类型转换成整数
df['value'] = df['value'].astype(int)

# 填充count列缺失值为0
df['count'] = df['count'].fillna(0)

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 判断value列中哪些值是缺失值
mask = df['value'].isnull()