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

相关问题

pandas读取文件夹下的所有文件

可以使用如下代码读取文件夹下的所有文件：

import pandas as pd
import os

folder_path = 'your_folder_path'

file_list = os.listdir(folder_path)
data_list = []

for file_name in file_list:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    data = pd.read_csv(file_path)
    data_list.append(data)

merged_data = pd.concat(data_list)

以上代码会将文件夹中的所有csv文件读取并合并为一个dataframe，你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助！

pandas读取文件夹下的所有文件并合成一个df

Pandas是一个强大的数据处理库，用于Python，它可以方便地读取和操作各种数据源，包括文件。如果你想将文件夹下的所有CSV、Excel或其他支持的文件合并成一个DataFrame，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，导入`pandas`库和`glob`库，后者用于查找指定路径下所有符合条件的文件名。

import pandas as pd
import glob

2. 确定文件所在的文件夹路径，并使用`glob.glob()`函数列出所有相关的文件路径。

folder_path = 'your_folder_path'  # 替换为你实际的文件夹路径
file_list = glob.glob(folder_path + '/*.csv')  # 假设都是CSV文件，如果是其他格式需要相应调整

3. 使用循环遍历文件列表，对每个文件应用`pd.read_csv()`或`pd.read_excel()`等函数，然后将结果添加到一个列表里。

dfs = []
for file in file_list:
    df_temp = pd.read_csv(file)
    dfs.append(df_temp)

4. 最后，你可以选择直接将所有DataFrame连接起来，或者使用`pd.concat()`函数以某种方式合并它们（如按列拼接或者按行堆叠）。

# 如果所有文件的结构相同，可以直接合并
all_data = pd.concat(dfs)

# 或者按行堆叠
all_data_stacked = pd.concat(dfs, ignore_index=True)  # ignore_index=True会使索引从0开始

# 根据需求选择适合的合并策略