data = pd.read_csv(file_path+new_name+'.csv')

这行代码是使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数来读取指定路径下的一个 CSV 文件，并将其存储为一个 DataFrame 对象。其中，file_path 是 CSV 文件所在的文件夹路径，new_name 是 CSV 文件的文件名（不包含文件扩展名 .csv）。可以通过 DataFrame 对象来方便地进行数据处理和分析。

相关问题

impt_data = pd.read_csv如何将文件夹数据读取

要读取文件夹中的数据，您需要使用Python的os库来获取文件夹中的所有文件名，然后使用pandas库中的read_csv函数逐个读取文件。以下是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 获取文件夹中的所有文件名
file_names = os.listdir(folder_path)

# 逐个读取文件
for file_name in file_names:
    # 拼接文件路径
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    # 使用pandas读取csv文件
    df = pd.read_csv(file_path)
    # 在这里对数据进行处理
    # ...

请注意，上述代码仅适用于读取csv文件。如果您需要读取其他类型的文件，请使用相应的pandas函数，例如read_excel()用于读取Excel文件。

批量读取excel的文件data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python")怎么改

如果要读取 Excel 文件而不是 CSV 文件，你可以使用 Pandas 的 `read_excel` 函数。这个函数的使用方法与 `read_csv` 函数类似，只需要将文件路径和文件名拼接在一起即可。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径
folder_path = r'D:/批量处理文件/'

# 获取文件夹中所有的 Excel 文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 遍历所有文件，读取数据
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    data = pd.read_excel(file_path)
    # 处理数据
    ...

在这个示例代码中，`folder_path` 变量设置为 Excel 文件所在的文件夹路径。使用 `os.listdir` 函数获取文件夹中所有的文件名，然后筛选出所有以 `.xlsx` 结尾的文件名。使用 `os.path.join` 函数将文件夹路径和文件名拼接在一起，得到文件的完整路径。然后使用 `pd.read_excel` 函数读取 Excel 文件中的数据。

你可以根据实际情况修改代码中的文件夹路径和其他参数。