熊猫read.csv创造元组

Question

编辑:一个更好的循环在底部也。P是我对熊猫的缩写。

我正在尝试引入一些光谱，这些频谱可以作为.csvs (没有标头)，合并它们，并删除一些列。这些光谱最初以两列格式提供：

col1  col2                       col1-1   col1-2   col2-1   col2-2 ... colm-1   colm-2
X1    Y1  X M spectra to make    X1-1     Y1-1      X2-1     Y2-1  ...  Xm-1    Ym-1
...   ...                                            ...
Xn    Yn                         X1-n     Y1-n      X2-n     Y2-n  ...  Xm-n    Ym-n

所有的Col1都是多余的。通过删除所有的Col1或除第一Col1之外的所有，光谱已经准备好在我构建的几个不同的工具中使用。

问题在于我的进气循环：

extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]

mergespec=p.DataFrame()
for f in all_filenames:
    file = p.read_csv(f, header=None, names=["WVNB", "Int"]),
    filemerge = p.merge(file, mergespec, on="WVNB", how='outer')

对象'file‘作为元组返回。代码在合并步骤中失败，因为“只能合并序列或DataFrame对象，类'tuple’被传递”，因此被拒绝。

我可以确认“all_filenames”是正确填充的，并且read_csv在这个循环之外工作得很好。事实上，我在另一个笔记本中有一个类似的循环，它连接光谱精细(我在图形生成中使用)。

亲爱的读者，我是非常新的Python和我的代码，如果90%脚本儿童抢劫。请帮助我理解为什么我的p.read_csv返回一个元组，或者我是如何修改这个循环的。谢谢!

编辑: Malwaisen和Vishwas都回答了关于元组一代的问题，这确实有效。它还打开了匹配列名的其他问题。然而，在阅读了Pandas Merging 101之后，我发现了一个更简洁的循环：

filemerge = p.concat([p.read_csv(f, header = None, names=["cm^-1", f]) for f in all_filenames], axis=1)

它取代了从mergespec=p.Dataframe()到之前的所有内容。这符合我的目标，用较少的线条。另外，由于f是列名和文件名，所以我使用df.columns.str.rstrip('.0.csv')和lstrip将文件名中的相关示例ID保留为列名。

Answer 1

在file=...末尾有一个逗号。Python将其视为一个元组，其中file[0]是您的文件，您可以使用附加逗号的file[1]等等。

只要去掉那个逗号，你就可以走了。或者，如果逗号靠近您的心脏，请在合并语句中使用file[0]。

Answer 2

试试这个片段，看看它是否有效。

extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]

mergespec=p.DataFrame()
for f in all_filenames:
    file = p.read_csv(list (f), header=None, names=["WVNB", "Int"]),
    filemerge = p.merge(file, mergespec, on="WVNB", how='outer')