使用pandas垂直拼接CSV文件结果为横向单行该如何解决

问题原因 #

你使用header=0读取无表头的CSV文件时，pandas会把两个文件的第一行数据识别为列名。由于两个文件的第一行数据（被误判的列名）不一致，concat按列对齐时会把两个文件的内容分别放到不同列下，最终形成横向拼接的错误结果。同时导出时未关闭索引输出，导致结果第一列多出空索引列。

调整后代码 #

import pandas as pd

# 读取无表头CSV，指定header=None，避免把第一行数据识别为表头
data_msft = pd.read_csv("MSFT.csv", header=None, index_col=None)
data_adbe = pd.read_csv('ADBE.csv', header=None, index_col=None)

# 垂直拼接，ignore_index=True重置行索引避免重复
data = pd.concat([data_msft, data_adbe], ignore_index=True, axis=0, sort=False)

# 导出时指定index=False不输出索引列，header=False不输出默认数字表头
data.to_csv("testing.csv", index=False, header=False)

可选补充设置 #

如果需要为生成的CSV添加自定义表头，可以在concat之后、导出之前添加列名设置：

# 可根据字段实际含义修改对应列名
data.columns = ['期权标识', '正股价格', '行权价格', '期权价格', '预留字段1', '到期日期', '预留字段2', '更新时间', '采集时间']

如果需要保留表头，导出时去掉header=False参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ross Demtschyna