python读取一个路径下的多个csv文件，写成子函数

在Python中，你可以创建一个子函数来读取指定路径下的多个CSV文件，并将每个文件的内容处理后返回。以下是一个简单的示例代码：

import os
import pandas as pd

def read_csv_files(path):
    # 确保给定的路径是一个目录
    if not os.path.isdir(path):
        print("给定的路径不是一个目录")
        return

    # 获取目录下所有的.csv文件
    csv_files = [f for f in os.listdir(path) if f.endswith('.csv')]

    # 创建一个字典来存储每个CSV文件的DataFrame
    csv_data_dict = {}

    # 遍历文件列表，读取每个CSV文件并存储到字典中
    for file in csv_files:
        file_path = os.path.join(path, file)
        df = pd.read_csv(file_path)
        # 以文件名为键，DataFrame为值存储
        csv_data_dict[file] = df

    return csv_data_dict

# 使用子函数读取CSV文件
path_to_csv = 'path/to/csv/directory'
csv_data = read_csv_files(path_to_csv)

在这个例子中，`read_csv_files`函数接受一个路径参数，然后检查该路径是否为目录。如果是，它会找到所有以`.csv`结尾的文件，并使用`pandas`库的`read_csv`函数来读取它们。每个文件被读取成一个`DataFrame`对象，并存储在一个字典中，其中键是文件名，值是对应的`DataFrame`。

在使用这个函数之前，确保你已经安装了`pandas`库，可以使用`pip install pandas`来安装。