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Comment combiner des DataFrames générés dans une boucle For en un seul DataFrame ?

Publié le 2024-11-08
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How to Combine DataFrames Generated in a For Loop into a Single DataFrame?

Ajout de DataFrames générés dans une boucle For

Lorsque vous travaillez avec de nombreux fichiers Excel qui doivent être combinés en un seul DataFrame, vous pouvez rencontrer le défi de l’ajout des trames de données pendant l’itération. Cette question résout ce problème, où un utilisateur a tenté d'ajouter des trames de données dans une boucle for mais a rencontré des difficultés.

La solution fournie utilise la fonction pd.concat pour fusionner efficacement une liste de trames de données en un seul DataFrame. L'extrait de code ci-dessous illustre cette approche :

appended_data = []
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
    data = pandas.read_excel(infile)
    # Store DataFrame in a list
    appended_data.append(data)
# See pd.concat documentation for more info
appended_data = pd.concat(appended_data)
# Write DataFrame to an excel sheet
appended_data.to_excel('appended.xlsx')

En lisant de manière itérative les fichiers Excel et en ajoutant leurs trames de données à une liste, pd.concat est ensuite utilisé pour combiner toutes les trames de données en une seule entité. Cette trame de données finale peut être enregistrée en tant que nouveau fichier Excel à l'aide de la fonction to_excel.

Cette approche permet l'accumulation de données de plusieurs fichiers dans un seul DataFrame, fournissant une vue complète des données combinées pour une analyse plus approfondie ou traitement.

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