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。

用python编写在多个csv文件中选取自己想要的合成一个新的csv文件的代码

### 回答1：
可以使用Python的Pandas库来合并多个CSV文件。以下是一个示例代码，假设要合并所有名为"data_*.csv"的文件，并选择第一列和第三列：

import glob
import pandas as pd

# 获取所有需要合并的CSV文件
all_files = glob.glob("data_*.csv")

# 读取所有CSV文件，并合并到一个DataFrame对象中
df_list = []
for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, usecols=[0,2])
    df_list.append(df)
merged_df = pd.concat(df_list, axis=1)

# 将合并后的DataFrame对象保存为新的CSV文件
merged_df.to_csv("merged_data.csv", index=False)

这个代码使用glob库获取所有需要合并的CSV文件，然后使用Pandas的read_csv函数读取每个文件的第一列和第三列，并将它们合并到一个DataFrame对象中。最后，使用to_csv函数将合并后的DataFrame保存为一个新的CSV文件。

### 回答2：
你可以使用Python的pandas库来实现在多个CSV文件中选取所需内容并合并成一个新的CSV文件。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，定义一个函数来合并CSV文件：

def merge_csv(files, output_file):
    all_data = pd.DataFrame()  # 创建一个空的DataFrame
    for file in files:
        data = pd.read_csv(file)  # 读取CSV文件
        all_data = all_data.append(data)  # 将数据添加到all_data中
    all_data.to_csv(output_file, index=False)  # 将合并后的数据保存到新的CSV文件中

在函数中，我们首先创建一个空的DataFrame `all_data`，然后遍历所有要合并的CSV文件。对于每个文件，我们使用`pd.read_csv()`函数读取CSV数据，并使用`append()`方法将数据添加到`all_data`中。最后，我们使用`to_csv()`方法将合并后的数据保存到输出文件中，设置`index=False`来去除索引列。

最后，调用该函数并传入要合并的CSV文件列表和输出文件名：

files = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']  # 要合并的CSV文件列表
output_file = 'merged.csv'  # 合并后的输出文件名
merge_csv(files, output_file)  # 调用函数合并CSV文件

以上代码将会按照文件列表的顺序合并CSV文件，并将合并结果保存为`merged.csv`文件。

请根据实际需求修改文件名、路径和选择特定列等。

### 回答3：
下面是一个用Python编写的代码示例，用于从多个CSV文件中选择所需的数据，并将其合并为一个新的CSV文件：

import pandas as pd
import os

# 设置要选择的CSV文件路径和文件名
file_dir = "路径/至/CSV文件目录"
selected_files = ["文件1.csv", "文件2.csv", "文件3.csv"]

# 创建一个用于存储所选数据的空DataFrame
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历所选文件
for file in selected_files:
    file_path = os.path.join(file_dir, file)
    
    # 读取CSV文件中的数据
    data = pd.read_csv(file_path)
    
    # 在这里添加数据选择或处理的代码
    # 例如，如果要选择特定的列: data = data[['列名1', '列名2', ...]]
    
    # 将所选数据合并到总的DataFrame中
    merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到新的CSV文件中
merged_data.to_csv("合并文件.csv", index=False)

上述代码假设所要选择的CSV文件位于同一个文件夹下，并且我们通过selected_files列表指定了要选择的文件名。可以根据实际情况修改这些变量。

在遍历每个CSV文件时，我们可以添加更多的代码来选择特定的列、进行数据处理等。例如，如果我们只想选择列名为 '列名1' 和 '列名2' 的数据，可以在读取数据后使用 `data = data[['列名1', '列名2']]` 完成选择。

最后，将所有选择后的数据通过 `pd.concat` 函数合并为一个总的DataFrame，并使用 `to_csv()` 方法将结果保存到新的CSV文件中，指定 `index=False` 参数来避免保存索引列。