PandaTablesとExif - 必要に応じて列を追加する

Question

私は信じられないほどのPandastableを使用して、csvファイルからjpeg exifデータを表示しようとしています。

def load_file(): 
fname = askopenfilename(filetypes=(("JPEG/TIFF files", "*.jpg;*.tiff"), 
             ("All files", "*.*"))) 
f = open(fname,'r') 

fdata.update(exifread.process_file(f, details=False)) 

with open('tempdata.csv', 'a') as f: 
    w = csv.DictWriter(f, fdata.keys(),extrasaction="raise") 
    w.writeheader() 
    w.writerow(fdata) 

datatable.importCSV('tempdata.csv') 

私の問題は、各ファイルは、可変データフィールドを持っているということですのでIMG1：私はCSVファイルに書き込むし、次のコードでtk.buttonクリックでPandastableでインポート、exifreadでこれらのファイルを処理しています50個のフィールドを持つことができますが、img2は51個のフィールドを持つ可能性があります。これにより、次のエラーが発生します。

CParserError：データをトークン化するエラー。 Cエラー：13行目の50個のフィールドが見えます。

だから、img2に余分なデータフィールドがあると、それがテーブルに追加されます。

私は自分の辞書にすべてのデータフィールドのリストを作成しようとしましたが、exifreadが動作するため、これは多くのバリエーションがあります。これを他のファイルタイプにも拡張して、これを維持しにくくすることを望んでいます。

他の同様の質問のほとんどが回答として持っているので、私はこれらの列を無視したくありません。

これらの列をどのように追加することができますか？

Answer 1

以下は基本的な例です。私はあなたの最終的な出力が何であると思われるのか分かりません。 2つのデータフレームを1つに連結しようとしていますか？

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({'A' : [1,1,3,4,5,5,3,1,5,np.NaN], 
        'B' : [1,np.NaN,3,5,0,0,np.NaN,9,0,5], 
        'C' : ['AA1233445','AA1233445', 'rmacy','Idaho Rx','Ab123455','TV192837','RX','Ohio Drugs','RX12345','USA Pharma'], 
        'D' : [123456,123456,1234567,12345678,12345,12345,12345678,123456789,1234567,np.NaN], 
        'E' : ['Assign','Unassign','Assign','Ugly','Appreciate','Undo','Assign','Unicycle','Assign','Unicorn',]}) 
print(df) 

df2 = pd.DataFrame({'Z' : [9,8,7,6,5,4,3,2,1,0] }) 

# if the column in df2 is not in df, create a column in df 
# I'm just setting it to 0 in the example, but you could fill it with whatever for your case 

for columns in df2.columns.tolist(): 
    if columns not in df.columns.tolist(): 
     df[str(columns)] = 0 

EDIT：またはdf[str(columns)] = df2[str(columns)]などとすることができます。

def load_file(): 
    global header_set, df 
    fname = askopenfilename(filetypes=(("JPEG/TIFF files", "*.jpg;*.tiff"), 
             ("All files", "*.*"))) 
    f = open(fname,'r') 

    fdata.update(exifread.process_file(f, details=False)) 

    df2 = pd.DataFrame.from_records(fdata, index=[0]) 
    print df2 
    df = df.append(df2, ignore_index=True) 
    print df 
    pd.DataFrame.to_csv(df,path_or_buf='tempdata.csv', index=False) 

    datatable.importCSV('tempdata.csv') 
    datatable.redraw() 

「DFが」をTkinterの上pandastableのためのデータフレームとして使用された：ここでは

Answer 2

は私がMATTRのコメントの助けを借りて一緒にハッキング方法です。