Заполнение Dataframe так строки заполняются последовательно

Question

У меня есть два CSV файлов в папке, первый из которых выглядит следующим образом:

df1

Value Count 
1  10 
2  1 
3  2 
4  15 
5  8 

и второй из которых, как это:

df2

Value Count 
1  5 
2  22 
3  13 
4  16 
5  11 
6  18 

Я хочу Value в каждом из них, чтобы соответствовать. По сути, я хочу, чтобы превратить df1 в этом:

Value Count 
    1  10 
    2  1 
    3  2 
    4  15 
    5  8 
    6  0 

даже если Value 6 не существует в df1 Я хочу, чтобы она заселена с нулем.

Я читаю в моих файлах, как это:

pth=r'C:\pathway' 
for f in os.listdir(pth): 
    df=pd.read_csv(os.path.join(pth,f) 

и я пытались добавить это на:

df=df.append({'Value': '6', 'Count': '0'}, ignore_index=True) 

, но это добавляет новую строку в df2, а также которые я хочу избежать.

У меня есть около 20 файлов csv в папке, и я просто хочу, чтобы Value соответствовал всем им и был заполнен 0, если конкретный Value нет.

Answer 1

Это очень легко сделать using reindex. Сначала вы устанавливаете индекс каждого df равным его собственному столбцу Value. Затем reindex на основе большего (df2).

import numpy as np 
import pandas as pd 

# Create dfs and change their indices to use the `Value` column. 
df1 = pd.DataFrame({'Value': np.arange(1,6), 'Count': [10, 1, 2, 15, 8]}) 
df1.index = df1.Value 
df1.drop(['Value'], axis=1, inplace=True) 

df2 = pd.DataFrame({'Value': np.arange(1,7), 'Count': [5, 22, 13, 16, 11, 18]}) 
df2.index = df2.Value 
df2.drop(['Value'], axis=1, inplace=True) 

# Reindex with desired fill_value 
df1 = df1.reindex(index=df2.index, fill_value=0) 

     Count 
Value 
1   10 
2   1 
3   2 
4   15 
5   8 
6   0 

Answer 2

from glob import glob 
filenames = glob('C:/pathway/*.csv') 

def rfile(fn): 
    return pd.read_csv(fn, index_col=0) 

dfs = [rfile(fn) for fn in filenames] 
idx = dfs[0].index 
for i in range(1, len(dfs)): 
    idx = idx.union(dfs[i].index) 

idx теперь ваш индекс, который является объединением всех индексов во всех файлах. reindex любой из отдельных кадров данных следующим образом, чтобы получить то, что вы хотите.

df = dfs[0].reindex(idx, fill_value=0)