python 怎么将12个csv文件合并读取为一个dataframe

在Python中，可以使用pandas库来方便地合并多个CSV文件。pandas的`read_csv()`函数可以读取单个文件，而`concat()`或`pd.concat()`函数则可以帮助你将多个数据框堆叠在一起。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据框来存放所有数据
all_data = pd.DataFrame()

# 指定CSV文件的路径列表，假设它们都在同一目录下
file_list = ['file1.csv', 'file2.csv', ..., 'file12.csv']

# 遍历文件列表，逐个读取并合并
for file in file_list:
    df_temp = pd.read_csv(file)
    all_data = pd.concat([all_data, df_temp])

# 注意：如果文件名顺序有重复，或者列名有冲突，这里需要额外处理
# 另外，如果文件非常大，一次性加载可能会占用大量内存，这时可以考虑分块读取

完成上述操作后，`all_data`变量就会包含所有12个CSV文件的数据了。

相关问题

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。

python将多个csv文件合并

你可以使用pandas库中的`concat()`函数将多个csv文件合并。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有csv文件的路径
path = r'path_to_folder_containing_csv_files'
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

# 将所有csv文件合并为一个DataFrame
li = []
for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    li.append(df)

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

# 将合并后的DataFrame保存为csv文件
combined_df.to_csv("combined_csv_file.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

在此示例中，我们使用`glob`模块获取指定文件夹中所有csv文件的路径，并使用`pd.read_csv()`函数将每个csv文件读取为一个DataFrame对象。然后，我们使用`pd.concat()`函数将DataFrame对象按行合并为一个大的DataFrame对象。最后，我们使用`to_csv()`函数将合并后的DataFrame保存为一个新的csv文件。