多くのURLの複数のCSVファイルに対してPandasを使用して1つのデータフレームを作成

URLの複数のCSVファイルからPandasを使用して1つのデータフレーム/構造を作成したいと思います。多くのURLの複数のCSVファイルに対してPandasを使用して1つのデータフレームを作成

予想通り、単一のURLのすべての作品の場合：

df = pd.read_csv('http://www.URL1.csv')

私は複数のURLので次のことを試みた：

df = pd.read_csv('http://www.URL1.csv', 'http://www.URL2.csv', ...)

をしかし、テストのために印刷しようとしたときに、結果が出て離間されています何千ものラインを超えており、標準のレイアウトからは程遠いものです。私がPandasに新しいので、私は何か間違っていることは明らかです。

続くように私はレイアウトがあることを期待したい：

Header1 Header2 Header3 ... 
DATA DATA DATA ...

を、私はあなたが出力DataFramesのlistあるurlsのlistでlist comprehensionが必要だと思います。次に、一緒に参加するにはconcatを使用してください：

urls = ['http://www.URL1.csv', 'http://www.URL2.csv'] 
dfs = [pd.read_csv(url) for url in urls] 

df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

2016-12-07 22:28:56 jezrael

これは素晴らしいことです！魅力的な作品！リストの理解の必要性を説明できる可能性はありますか？ – LearningToPython

エレメンの別のリストの各要素に対して 'read_csv'のような関数を適用する必要がある場合は、リストの理解が必要です。 – jezrael

... list comprehensionの出力は、関数を返す出力（データフレーム）のリストです（read_csvなど）。また、データフレームのリストからデータフレームを作成するための最速の方法は、連結です。 – jezrael

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