如何使用Python Pandas按照共同的键合并多个TSV文件？

如果您在处理数据方面有所经验，那么您可能遇到过将多个文件合并为一个完整的数据集的挑战。如果您正在处理制表符分隔值（TSV）文件，这个任务可能特别困难。幸运的是，Python Pandas库提供了一个简单的解决方案，可以通过共同的键合并TSV文件。

在本文中，我们将学习如何使用Python Pandas合并多个TSV文件。首先，我们将先了解什么是TSV文件，以及它们与CSV文件的区别。接下来，我们将介绍Pandas库，并解释它在处理TSV文件方面的功能。最后，我们将通过Pandas的帮助逐步介绍如何使用共同的键合并多个TSV文件。

什么是TSV文件？

TSV文件是一种使用制表符作为值之间的分隔符的分隔文本文件类型。这种格式类似于逗号分隔值（CSV）文件，CSV文件使用逗号作为分隔符。 TSV文件通常用于表示包含逗号的数据，例如包含逗号的地址或姓名。通过使用制表符而不是逗号，TSV文件可以避免由数据中逗号的存在可能引起的混淆。

Pandas提供了许多用于操纵和分析数据的函数，包括用于读取和写入TSV文件的函数。

使用Pandas按照共同的键合并不同的TSV文件的步骤

现在我们已经介绍了TSV文件和Pandas，让我们深入了解通过共同的键合并多个TSV文件的过程。在本文中，我们假设您有几个以.tsv结尾的TSV文件（如youdatafile.tsv等），您希望使用Python pandas将它们合并为一个完整的数据集。

让我们看看使用Pandas按照共同的键合并不同的TSV文件的步骤：

步骤1：将不同的TSV文件加载到Pandas DataFrames中

合并文件的第一步是将每个TSV文件加载到Pandas DataFrame中。我们可以使用Pandas的read_csv()函数来实现这一点，该函数可以读取TSV文件和CSV文件。

现在假设我们有三个要合并的TSV文件：persons.tsv、orderdetails.tsv和productdetails.tsv。这些文件中的每一个都包含我们的数据的不同方面：

persons.tsv包含有关我们的人员的信息，例如他们的姓名、电子邮件地址和电话号码
orderdetails.tsv包含我们的人员下的订单详情，例如订单日期和总成本
productdetails.tsv包含我们销售的产品详细信息，例如产品名称和价格

现在我们将把每个文件加载到一个Pandas DataFrame中。为此，我们将使用以下代码：

import pandas as pd
persons = pd.read_csv('persons.tsv', sep='\t')
orderdetails = pd.read_csv('orderdetails.tsv', sep='\t')
productdetails = pd.read_csv('productdetails.tsv', sep='\t')

步骤2：检查数据框

在将每个TSV文件加载到单独的Pandas数据框之后，下一步是检查每个数据框以确保数据加载正确。为此，我们将使用head()函数显示数据框的前几行。

print(persons.head())
print(orderdetails.head())
print(productdetails.head())

以上代码将在控制台上显示每个数据帧的前五行。我们可以使用这些信息来验证数据是否被正确加载，并了解每个数据帧包含的内容。

步骤3：合并数据帧

现在，我们已经将每个TSV文件加载到了单独的Pandas数据帧中，我们可以将数据合并到一个统一的数据集中。为此，我们将使用Pandas提供的merge()函数。

merge()函数根据一个共同的键将两个数据帧合并成一个数据帧。在我们的情况下，共同的键是客户ID。我们将首先将persons数据帧与orderdetails数据帧合并，然后再将结果数据帧与productdetails数据帧合并。

# Merge persons and orderdetails
customer_orderdetails = pd.merge(persons, orderdetails, on='customer_id')

# Merge customer_orderdetails and productdetails
merged_data = pd.merge(customer_orderdetails, productdetails, on='product_id')

merge()函数接受两个DataFrame作为输入，并使用一个参数指定合并所使用的公共键。在我们的案例中，公共键是persons DataFrame和orderdetails DataFrame中的customer_id列，以及customer_orderdetails DataFrame和productdetails DataFrame中的product_id列。

生成的merged_data DataFrame包含了原始TSV文件中的所有信息，合并成一个单一的数据集。

第四步：保存文件

最后，我们可以使用Pandas提供的to_csv()函数将合并后的数据保存为TSV文件。

merged_data.to_csv('merged_data.tsv', sep='\t', index=False)

例子

让我们考虑下面的例子。我们有三个TSV文件：’mydata1.tsv’、’mydata2.tsv’和’mydata3.tsv’。每个文件都包含相同的列：id、name和contact。

在下面的例子中，我们使用了concat()函数，它接受一个DataFrame列表作为输入，并将它们合并成一个单独的DataFrame。默认情况下，concat()函数在垂直方向上合并DataFrames，即将它们堆叠在一起。在这个例子中，由于这三个TSV文件有相同的列，合并后的DataFrame将具有相同的列。

import pandas as pd
# Load different TSV files into DataFrames
mydf1 = pd.read_csv('mydata1.tsv', sep='\t')
mydf2 = pd.read_csv('mydata2.tsv', sep='\t')
mydf3 = pd.read_csv('mydata3.tsv', sep='\t')

# Merge DataFrames using concat()
mymerged_data = pd.concat([mydf1, mydf2, mydf3])

# Save merged data to TSV file
mymerged_data.to_csv('merged_data.tsv', sep='\t', index=False)

输出

Name    Age    City
John    25     London
Emily   32     New York
David   41     Paris
Sophie  29     Berlin
Michael 37     Sydney
Emma    31     Toronto

示例

让我们考虑下面的示例。我们有两个TSV文件，myproductdetails.tsv和mysales.tsv。myproductdetails.tsv文件包含有关产品详细信息，而mysales.tsv文件包含有关销售交易的信息。这两个文件都包含一个产品ID列，我们将使用它作为合并文件的共同键。

import pandas as pd

# Load TSV files into DataFrames
myproductdetailsdf = pd.read_csv('myproductdetails.tsv', sep='\t')
mysalesdf = pd.read_csv('mysales.tsv', sep='\t')

# Merge DataFrames using merge()
mymerged_data = pd.merge(myproductdetailsdf, mysalesdf, on='product_id')

# Save merged data to TSV file
mymerged_data.to_csv('mymerged_data.tsv', sep='\t', index=False)

输出

Name    Age    City
John    25     London
Emily   32     New York
David   41     Paris
Sophie  29     Berlin
Michael 37     Sydney
Emma    31     Toronto

在上述示例中，我们使用merge()函数将两个DataFrames作为输入，并使用一个参数指定要用于合并的公共键。在此示例中，我们根据product_id列来合并myproductdetailsdf和mysalesdf DataFrames。生成的合并后的DataFrame将包含来自两个DataFrames的所有列，并根据公共键进行匹配的行。