pandas合并目录下csv文件

好的，我可以回答这个问题。可以使用 pandas 库中的 concat() 函数来合并多个 csv 文件。具体的实现方法可以参考以下代码：

import pandas as pd
import glob

path = r'your filepath' # 文件夹路径
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

li = []
for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    li.append(df)

frame = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)

其中，path 是文件夹的路径，all_files 是该文件夹下所有 csv 文件的路径列表。然后遍历路径列表，读取每个 csv 文件为 pandas 的 DataFrame 对象，并将这些对象组合为一个列表 li。最后使用 concat() 函数将列表中的 DataFrame 对象合并成一个大的 DataFrame 对象。

相关问题

用pandas 合并多个csv文件

要合并多个 csv 文件，可以使用 pandas 库中的 concat() 函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有 csv 文件的文件名
file_names = glob.glob("path/to/files/*.csv")

# 创建一个空的 DataFrame 对象
combined_data = pd.DataFrame()

# 遍历所有文件并合并数据
for file in file_names:
    data = pd.read_csv(file)
    combined_data = pd.concat([combined_data, data])

# 可选：重置索引
combined_data = combined_data.reset_index(drop=True)

# 将合并后的数据保存为新的 csv 文件
combined_data.to_csv("path/to/combined_file.csv", index=False)

请将 "path/to/files/" 替换为包含你的 csv 文件的目录路径。这段代码将读取该目录下的所有 csv 文件，并将它们合并为一个 DataFrame 对象。最后，将合并后的数据保存为一个新的 csv 文件。

pythonpandas合并两个csv文件_python - 将多个csv文件导入pandas并连接成一个DataFrame...

好的，让我来回答你的问题。

要将多个 CSV 文件导入 Pandas 并连接成一个 DataFrame，可以使用 Pandas 中的 `read_csv()` 函数来读取 CSV 文件，并使用 `concat()` 函数将它们连接在一起。

以下是一个示例代码来演示如何合并两个 CSV 文件：

import pandas as pd

# 读取第一个 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个 CSV 文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 将两个 DataFrame 连接起来
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 输出合并后的 DataFrame
print(merged_df)

在上面的代码中，我们首先使用 `read_csv()` 函数分别读取了两个 CSV 文件，并将它们存储在两个不同的 DataFrame 中。然后，我们使用 `concat()` 函数将这两个 DataFrame 连接在一起，并将结果存储在一个新的 DataFrame 中。最后，我们打印出合并后的 DataFrame。

需要注意的是，我们在 `concat()` 函数中使用了 `ignore_index=True` 参数。这是因为在连接两个 DataFrame 时，它们的索引可能会重叠。为了避免这种情况，我们可以使用 `ignore_index=True` 参数来重新生成一个新的索引。

希望这个回答能够帮助你解决问题。如有任何疑问，请随时问我。