pyhon pandas读取文件夹中文件

的方法是什么？

你可以使用pandas中的`read_csv`函数，配合Python内置的`os`模块，读取文件夹中的所有csv文件。具体操作如下：

import pandas as pd
import os

folder_path = 'your_folder_path' # 文件夹路径

df = pd.concat([pd.read_csv(os.path.join(folder_path, f)) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')])
# 遍历文件夹中所有csv文件，逐个读取并合并为一个DataFrame

需要注意的是，上述方法假设文件夹中只包含csv文件。如果有其他类型的文件，则需要根据实际情况进行修改。同时，如果文件夹中的文件过大，可能会占用较多内存，请根据实际情况进行调整。

相关问题

用python pandas读取文件夹里所有的txt 文件

以下是使用Python Pandas读取文件夹里所有的txt文件的示例代码：

import pandas as pd
import os

# 指定文件夹路径
folder_path = r"path/to/folder"

# 获取文件夹中所有txt文件的路径
txt_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.txt')]

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 循环读取txt文件到DataFrame中
for file in txt_files:
    temp_df = pd.read_csv(file, delimiter='\t', header=None)  # 如果txt文件使用了tab分隔符，delimiter参数需要设置为'\t'
    df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

# 输出DataFrame
print(df)

上述代码中，首先我们指定了一个文件夹路径，然后使用os.listdir()函数获取该文件夹下所有以.txt结尾的文件路径。接着，我们创建了一个空的DataFrame，并循环读取每个txt文件到DataFrame中。最后，我们输出了DataFrame的内容。注意，在读取txt文件时，我们需要指定文件的分隔符（delimiter参数），以及是否存在表头（header参数）。由于每个txt文件的格式可能不同，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。

pandas读取文件夹下所有文件

Pandas库提供了一种简单的方式来读取文件夹下的所有CSV、Excel、文本或其他数据文件。你可以使用`pandas.concat()`函数结合`glob.glob()`来实现这个功能。`glob.glob()`用于查找匹配指定模式的文件，然后对找到的所有文件应用相同的读取操作。

下面是一个基本的例子：

import pandas as pd
import glob

# 指定文件夹路径和通配符（表示所有的CSV文件）
folder_path = 'path/to/your/folder/*.csv'

# 使用glob.glob()获取文件列表
file_list = glob.glob(folder_path)

# 创建一个空的数据框列表，用于存储每个文件的内容
data_frames = []

# 遍历文件列表并读取每一份文件
for file in file_list:
    df_temp = pd.read_csv(file)
    data_frames.append(df_temp)

# 如果需要，可以将所有数据框合并成一个大表
all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)  # ignore_index=True防止索引重复