选择文件夹如何遍历文件夹下的所有csv格式文件，并获取文件名，并各自独立转为dataframe

您好！感谢您的提问。以下是回答：

要遍历所有csv文件并获取它们的名称，您可以使用Python中的os库。以下是示例代码：

import os
import pandas as pd

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

# 遍历文件夹
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
    for file in files:
        # 检查文件是否为csv格式
        if file.endswith('.csv'):
            # 获取csv文件的绝对路径
            file_path = os.path.join(root, file)
            # 获取文件名
            file_name = os.path.splitext(file)[0]
            # 读取csv文件为dataframe
            df = pd.read_csv(file_path)
            # 在此处进行您想要的操作

在这里，我们使用了os.walk()函数来遍历文件夹中的所有文件和文件夹。我们在内部检查每个文件是否为csv文件。如果是，我们获取文件的绝对路径、文件名和dataframe。您可以在此处使用DataFrame来读取、处理或操作数据。

希望这可以帮助您！

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用Python 遍历某个文件夹下所有的excel文件，并合并多个文件内容

你可以使用Python的os和pandas模块来遍历某个文件夹下的所有Excel文件，并将它们合并为一个Excel文件。以下是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹中所有Excel文件的文件名
files = os.listdir(folder_path)
excel_files = [file for file in files if file.endswith('.xlsx')]

# 读取所有Excel文件内容
dfs = []
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    dfs.append(df)

# 合并所有Excel文件内容
merged_df = pd.concat(dfs)

# 将合并后的数据写入新的Excel文件中
merged_file_path = 'merged_file.xlsx'
merged_df.to_excel(merged_file_path, index=False)

在这个示例代码中，我们首先设置了文件夹路径，并使用os模块获取了该文件夹中所有Excel文件的文件名。然后，我们遍历所有Excel文件，使用pandas模块读取它们的内容，并将它们存储在一个列表中。接着，我们使用pandas的concat函数将所有Excel文件内容合并为一个DataFrame。最后，我们将合并后的数据写入一个新的Excel文件中。

python，dataframe批量读取某一文件夹下的所有csv文件

可以使用 pandas 库中的 glob 函数来实现批量读取某一文件夹下的所有 csv 文件。具体代码如下：

import pandas as pd
import glob

path = r'path/to/folder'  # 文件夹路径
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")  # 获取文件夹下所有 csv 文件的路径

dfs = []  # 存储所有读取的 csv 文件的 DataFrame

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    dfs.append(df)

# 将所有 DataFrame 合并为一个大的 DataFrame
df = pd.concat(dfs, axis=0, ignore_index=True)

其中，`path` 变量需要替换为实际的文件夹路径。`glob.glob` 函数会返回一个列表，其中包含了所有符合指定模式的文件路径。在上面的代码中，我们使用了 `pd.read_csv` 函数来读取每个 csv 文件，并将它们存储在一个列表中。最后，我们使用 `pd.concat` 函数将所有 DataFrame 合并为一个大的 DataFrame。