python读取文件夹下的csv文件

如何使用 Python 和 Pandas 读取指定文件夹中的所有 CSV 文件
为了实现这一目标，可以利用 os 库来遍历目录并获取所有的 .csv 文件名，再通过 pandas.read_csv() 函数逐一加载这些文件。下面是一个具体的例子：
import os
import pandas as pd

folder_path = "path_to_your_folder"
all_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
dfs = []

for filename in all_files:
full_path = os.path.join(folder_path, filename)
df = pd.read_csv(full_path)
dfs.append(df)

combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
print(combined_df.head())
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这段代码首先定义了一个路径变量指向要处理的文件夹位置[^2]。接着构建一个列表推导式用于筛选出该文件夹下所有的.csv文件，并将其存储在一个名为 all_files 的列表里。之后初始化一个空列表 dfs 来收集每一个被成功导入的数据框对象。
对于每个找到的CSV文件，程序会拼接完整的文件路径并通过 read_csv() 方法载入数据至一个新的 DataFrame 中，最后将这个DataFrame追加到之前准备好的集合列表 dfs 当中。当所有文件都被处理完毕后，可以通过 pd.concat() 将多个独立的数据帧纵向堆叠成单个大型数据集，并设置参数 ignore_index=True 防止重复索引问题的发生[^3]。