如何使用Jupyter Notebook从文件夹中读取所有表格文件并将其合并成一个单一的表格？

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来处理这个任务。Pandas是一个强大的数据操作库，非常适合于数据清洗、转换和分析。以下是一些步骤：

1. **导入所需库**:
首先，你需要导入`pandas`库以及可能需要的`os`库来遍历文件夹。

import pandas as pd
import os

2. **指定文件夹路径**:
确定你要读取表格文件的文件夹路径。例如，如果文件夹名为"data"，并且位于当前工作目录下，可以这样设置：

folder_path = "data"

3. **列出文件夹中的所有CSV文件**:
使用`os.listdir()`函数获取该文件夹下的所有文件名，然后过滤出`.csv`文件。

file_list = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

4. **读取并合并文件**:
对于每个CSV文件，创建一个DataFrame，并在最后使用`pd.concat()`函数合并它们。这一步假设所有的表格都有相同的列结构。

all_data = pd.DataFrame()
for filename in file_list:
    file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    temp_df = pd.read_csv(file_path)
    all_data = pd.concat([all_data, temp_df])

5. **检查合并后的结果**:
最后，确认合并是否成功，看看是否有缺失的数据或者结构上的问题。

print(all_data.head())