Ich habe einen Ordner trip_data
viele CSV-Datei mit Datum enthält, die wie folgt aussieht:Pandas lesen csv mit regex
trip_data/
├── df_trip_20140803_1.csv
├── df_trip_20140803_2.csv
├── df_trip_20140803_3.csv
├── df_trip_20140803_4.csv
├── df_trip_20140803_5.csv
├── df_trip_20140803_6.csv
├── df_trip_20140804_1.csv
├── df_trip_20140804_2.csv
├── df_trip_20140804_3.csv
├── df_trip_20140804_4.csv
├── df_trip_20140804_5.csv
├── df_trip_20140804_6.csv
├── df_trip_20140805_1.csv
├── df_trip_20140805_2.csv
├── df_trip_20140805_3.csv
├── df_trip_20140805_4.csv
├── df_trip_20140805_5.csv
├── df_trip_20140805_6.csv
├── df_trip_20140806_1.csv
├── df_trip_20140806_2.csv
├── df_trip_20140806_3.csv
├── df_trip_20140806_4.csv
Nun sind alle diese Datei nach dem Datum mit Python Pandas getrennt, bedeutet, dass ich möchte laden 4 Datenrahmen df_traip_20140803, df_traip_20140804, df_traip_20140805, df_traip_20140806
Mein Code sieht wie folgt aus:
days = [20140803,20140804,20140805,20140806]
for day in days:
## Locate to the path
path ='./trip_data/df_trip_%d*.csv' % day
df = pd.read_csv(path, header=None, nrows=10,
names=['ID','lat','lon','status','timestamp'])
Welche nicht das richtige Ergebnis bekommen. Wie kann ich das machen?
Dank MAXU, Ihre Lösung hilft mir sehr! – jjdblast
@jjdblast, froh, ich könnte helfen :-) – MaxU