遍历文件夹读csv，合并dataframe

你好！要遍历文件夹并读取其中的CSV文件，然后将它们合并成一个DataFrame，可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的Python库，例如pandas和os。
2. 创建一个空的DataFrame，用于存储CSV文件的数据。
3. 使用os库的walk方法遍历文件夹中的所有CSV文件。
4. 对于每个CSV文件，使用pandas库的read_csv方法读取数据，并将其存储在一个DataFrame中。
5. 将该DataFrame追加到之前创建的空DataFrame中，使用pandas库的concat方法进行合并。
6. 处理合并后的DataFrame，例如删除重复行或处理缺失数据。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import os

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

# 遍历文件夹中的CSV文件
for root, dirs, files in os.walk("your_directory_path"):
    for file in files:
        if file.endswith(".csv"):
            # 读取CSV文件
            csv_path = os.path.join(root, file)
            csv_df = pd.read_csv(csv_path)
            # 将DataFrame追加到merged_df中
            merged_df = pd.concat([merged_df, csv_df])

# 处理合并后的DataFrame
merged_df = merged_df.drop_duplicates()
merged_df = merged_df.dropna()

请将"your_directory_path"替换为你要遍历的文件夹路径。