解释一下代码df_list = [] for file in glob.glob("*.csv"): df_list.append(pd.read_excel(file)) df = pd.concat(df_list)

这段代码的作用是从当前目录下的所有 CSV 文件中读取数据，并将它们合并成一个 DataFrame（df）。

首先，我们创建了一个空的列表 `df_list`，用于存储读取的数据。然后，使用 `glob.glob("*.csv")` 来获取当前目录下所有以 ".csv" 结尾的文件的文件名。`glob` 函数返回一个文件名列表，其中每个文件名都匹配指定的通配符模式。在此例中，通配符模式为 `"*.csv"`，表示匹配所有以 ".csv" 结尾的文件。

接下来，使用 `pd.read_excel(file)` 逐个读取每个 CSV 文件的数据，并将其作为 DataFrame 对象添加到 `df_list` 列表中。`pd.read_excel()` 函数用于从 Excel 文件中读取数据，但在这里我们使用它来读取 CSV 文件，因为 Pandas 的 `read_excel` 函数可以处理多种类型的表格文件。

最后，使用 `pd.concat(df_list)` 将 `df_list` 列表中的所有 DataFrame 对象合并成一个 DataFrame（df）。`pd.concat()` 函数用于按行连接多个 DataFrame 对象。

这样，最终得到的 DataFrame（df）就包含了所有 CSV 文件的数据，并可以进行后续的数据处理和分析操作。

相关问题

# coding=utf-8 import glob import pandas as pd byte = b'\r\n' # 换行符 csv_list = glob.glob('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\*.csv') # 把同文件夹下的csv文件放在csv_list中 print(u'共发现%s个CSV文件' % len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i, 'rb').read() # 把每一个CSV文件读入内存来 fr.drop_duplicates(inplace=True) with open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\result.csv', 'ab') as f: f.write(fr) # 上下文管理器写进去 file = open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\result.csv', 'ab') file.write(byte) # 追加写入换行符 print(u'合并完毕！')

根据您提供的代码，问题出在 `fr` 这个变量上。您尝试在一个字节对象上调用 `drop_duplicates` 方法，但是字节对象并没有这个属性。`drop_duplicates` 方法是用于 Pandas 数据框的，而不是字节对象。

如果您想在处理 CSV 文件之前去除重复行，可以考虑将 CSV 文件读入 Pandas 数据框中，然后再进行去重操作。修改您的代码如下：

import glob
import pandas as pd

csv_list = glob.glob('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\*.csv')
print(u'共发现%s个CSV文件' % len(csv_list))
print(u'正在处理............')

result_df = pd.DataFrame()  # 创建一个空的数据框用于存储结果

for i in csv_list:
    df = pd.read_csv(i)  # 读取CSV文件
    df.drop_duplicates(inplace=True)  # 去重
    result_df = result_df.append(df, ignore_index=True)  # 将去重后的数据追加到结果数据框中

result_df.to_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\result.csv', index=False)  # 将结果保存为CSV文件

print(u'合并完毕！')

这样，您就可以通过 Pandas 的 `read_csv` 方法将 CSV 文件读入为数据框，然后使用 `drop_duplicates` 方法去除重复行，并使用 `to_csv` 方法将结果保存为新的 CSV 文件。

pandas 批量读取.csv文件

### 使用 Pandas 批量读取多个 CSV 文件

为了批量处理多个 CSV 文件，可以利用 Python 的 `glob` 库来获取文件路径列表，并通过循环或列表推导式逐个加载这些文件到 DataFrame 中。最终可以通过 `pd.concat()` 函数将所有的数据帧连接成一个完整的数据集。

下面是一个具体的实现方法：

import pandas as pd
import glob

# 获取指定目录下所有 .csv 文件的路径
file_paths = glob.glob('path/to/csv/files/*.csv')

# 创建一个空的数据框用于存储合并后的数据
dfs = []

for file_path in file_paths:
    df_temp = pd.read_csv(file_path)
    dfs.append(df_temp)

# 将所有单独的数据框垂直堆叠在一起形成一个新的大表
combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

上述代码片段展示了如何遍历给定模式匹配的所有 CSV 文件并将它们的内容组合起来[^1]。此过程适用于当需要一次性加载并分析大量相似结构的小型 CSV 数据集的情况。

对于更高效的方式，在 TensorFlow 中也可以采用类似的逻辑使用 `tf.data.Dataset.list_files()` 和其他 API 来完成相同的操作；不过这里关注的是基于 Pandas 的解决方案。