pd.read_csv 同时获取文件夹下的多个文件

可以使用 glob 模块来获取文件夹下的多个文件，然后使用 pd.read_csv() 函数读取这些文件。具体代码如下：

import pandas as pd
import glob

# 获取文件夹下的所有 csv 文件
files = glob.glob('path/to/folder/*.csv')

# 读取所有 csv 文件并合并为一个 DataFrame
df = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in files], ignore_index=True)

其中，'path/to/folder/' 是文件夹的路径，可以根据实际情况进行修改。

相关问题

python用pd.read_csv读取某个文件夹中的csv文件

可以使用Python中的pandas库中的`read_csv`函数来读取某个文件夹中的CSV文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取文件夹中所有csv文件的路径
path = r'path/to/folder/*.csv'
all_files = glob.glob(path)

# 创建一个空的DataFrame对象来存储所有csv数据
df = pd.DataFrame()

# 循环读取所有csv文件并将数据合并到df中
for file in all_files:
    temp_df = pd.read_csv(file)
    df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

# 输出所有数据
print(df)

以上代码中，`glob.glob`函数用于获取文件夹中所有CSV文件的路径，`pd.DataFrame()`用于创建一个空的DataFrame对象，`pd.read_csv`用于读取CSV文件并将数据存储到DataFrame对象中，`pd.concat`用于将多个DataFrame对象合并到一起。最后，我们打印出所有数据。

pd.read_csv函数怎么使用

`pd.read_csv()`是Pandas中的一个函数，用于读取csv文件并将其转换为DataFrame格式。

它的基本语法如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')

其中，`filename.csv`是你要读取的csv文件的路径。你可以使用相对路径或绝对路径。例如，如果你的csv文件与Python脚本在同一个文件夹中，你可以直接给出文件名；如果在不同的文件夹中，你需要给出完整的路径。

`pd.read_csv()` 可以接收许多参数以控制读取csv文件的方式，例如指定分隔符、编码方式、缺失值的表示等等。如果你需要更多的控制，可以查看Pandas文档中的更多参数选项。