多CSV文件第一列循环合并及DataFrame存储访问合并问题求助

嘿，我来帮你搞定这个CSV循环处理的问题，咱们一步步来拆解优化～

一、先解决DataFrame的存储与访问问题 #

你现在的代码里每次循环都会把变量c覆盖，导致之前导入的DataFrame都丢失了，根本没法后续合并。咱们可以用列表或字典来存储所有导入的DataFrame，方便后续访问和操作：

方式1：用列表存储（适合按顺序访问） #

import pandas as pd
import datetime
import os

# 初始化空列表，用来存所有每天的DataFrame
df_list = []

for s in range(40):
    # 生成历史工作日（这部分逻辑保留）
    ago_Ybd_0 = date_by_adding_business_days(datetime.date(2020,7,17), s, Holiday)
    year_0, month_0, day_0 = ago_Ybd_0.strftime("%Y-%b-%d").split("-")
    month_0 = month_0.upper()
    
    # 统一文件名（注意你原来的wget文件名和后续定义的文件名不匹配，这里要核对真实格式！）
    zip_filename = f'uk{day_0}{month_0}{year_0}kp.csv.zip'
    csv_filename = f'uk{day_0}{month_0}{year_0}kp.csv'
    
    # 下载和解压文件
    !wget f'https://www.ukp.com/content/historical/{year_0}/{month_0}/cm{day_0} {month_0}{year_0}kp.csv.zip' -O {zip_filename}
    !unzip {zip_filename}
    
    # 读取CSV并存入列表
    daily_df = pd.read_csv(csv_filename, engine='python')
    df_list.append(daily_df)
    
    # 清理临时文件（可选，节省磁盘空间）
    os.remove(zip_filename)
    os.remove(csv_filename)

之后要访问第n天的DataFrame，直接用df_list[n]就行（n从0开始）。

方式2：用字典存储（适合按日期快速访问） #

如果需要按日期快速定位某一天的数据，用字典更方便，把日期字符串作为键：

df_dict = {}

for s in range(40):
    # 日期生成逻辑不变
    date_str = f'{day_0}{month_0}{year_0}'
    # 下载、解压、读取CSV逻辑同上
    daily_df = pd.read_csv(csv_filename, engine='python')
    df_dict[date_str] = daily_df

比如要访问2020年7月17日的数据，就用df_dict['17JUL2020']。

二、按第一列（SYSTEM）执行列合并 #

你原来写的c.merge(c,on='SYSTEM',how='left')是把同一个DataFrame和自己合并，这显然不是你要的效果。咱们要把所有导入的DataFrame按SYSTEM列横向合并，把每天的数据列拼在一起：

方法1：用concat快速合并（推荐，适合数据量不大的情况） #

如果所有DataFrame的SYSTEM列覆盖的内容差不多，用pd.concat效率最高：

# 把每个DataFrame的索引设为SYSTEM，然后横向拼接所有列
merged_df = pd.concat(
    [df.set_index('SYSTEM') for df in df_list],
    axis=1,  # 横向拼接（列合并）
    join='outer'  # 保留所有出现过的SYSTEM值，缺失值用NaN填充；如果只保留共同值用join='inner'
).reset_index()  # 把SYSTEM重新变回普通列

方法2：循环逐步合并（适合需要自定义合并逻辑的情况） #

如果需要更精细地控制合并过程（比如每次合并都处理重复列名），可以循环合并：

# 取第一个DataFrame作为初始合并结果
merged_df = df_list[0].copy()

# 循环合并剩下的DataFrame
for idx, df in enumerate(df_list[1:], start=1):
    # 用suffixes区分不同日期的同名列，比如PRICE会变成PRICE和PRICE_1、PRICE_2...
    merged_df = merged_df.merge(
        df,
        on='SYSTEM',
        how='left',
        suffixes=('', f'_day{idx}')
    )

三、你原代码里的几个小坑要注意 #

• 文件名不匹配：你原代码中wget的文件名是cm{day_0} {month_0}{year_0}kp.csv.zip，但后面定义的a_0是uk开头的，这会导致读取CSV失败，一定要核对真实的文件命名格式！
• 变量重复赋值：你先把c赋值为日期字符串，又马上把它改成DataFrame，变量被覆盖了，后续没法复用日期字符串，建议用不同的变量名（比如我上面用的daily_df）。
• 临时文件堆积：下载和解压后的文件如果不需要保留，记得删掉，不然几百个文件会占满磁盘。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者akhil kn