问题描述
我有很长的CSV文件，每个文件中都有不同的标题。 第一列始终是时间戳，其时间不定时，因此很少匹配。
file1.csv
time,L_pitch,L_roll,L_yaw
2020-08-21T09:58:07.570,-0.0,-6.1,0.0
2020-08-21T09:58:07.581,0.0
2020-08-21T09:58:07.591,0.0
....
file2.csv
time,R_pitch,R_roll,R_yaw
2020-08-21T09:58:07.591,1.3,-5.7,360.0
2020-08-21T09:58:07.607,360.0
2020-08-21T09:58:07.617,360.0
....
file3.csv
time,L_accel_lat,L_accel_long,L_accel_vert
2020-08-21T09:58:07.420,-0.00,0.03
2020-08-21T09:58:07.430,0.00,0.03
2020-08-21T09:58:07.440,0.03
....
我想将这些CSV合并到一个文件中，在其中可以识别所有列并根据时间戳进行排序。当时间戳匹配时，数据将合并到其对应的行中。如果时间不匹配，则会在一行中包含空白字段。
结果应如下所示。
time,L_yaw,R_yaw,0.03
....
2020-08-21T09:58:07.581,0.0,2020-08-21T09:58:07.591,360.0,最后一行将是一个匹配时间代码的示例，并且该数据也会合并到一行中
到目前为止，我尝试了此Github Link，但这与文件名合并到CSV中，并且没有排序。 Panda in Python似乎可以完成任务，但我的技能却不能胜任。我还尝试了一些来自GitHub的python文件...
This似乎最有希望改变用户，但它运行无止境（文件变大了吗？）。
是否可以在PowerShell ps1或某种程度上（对我来说）“简单”的python脚本中做到这一点？ 我会将其构建为一个批处理文件，以在多个文件夹中工作。
预先感谢
goam
解决方法
如前所述，使用熊猫可以轻松解决问题。
import pandas as pd
import glob
tmp=[]
for f in glob.glob("file*"):
print(f)
tmp.append(pd.read_csv(f,index_col=0,parse_dates=True))
pd.concat(tmp,axis=1,sort=True).to_csv('merged')
一些解释：
在这里，我们使用glob使用通配符模式file*来获取文件列表。我们遍历此列表，并使用熊猫read_csv读取每个文件。请注意，我们解析文件的日期（转换为dtype datetime64[ns]），并将date列用作数据框的索引。我们将数据帧存储在名为tmp的列表中。最后，我们使用concat在tmp中合并了单个数据帧（单个文件的数据帧），并立即使用熊猫merged.csv将其写入名为to_csv的文件。