如何用Python编写一个脚本来处理结构化的数据集？数据集分布在多个按类别分隔的文件夹中，我需要该脚本能够遍历这些文件夹，将每个类别的数据文件合并到一个单一的文件或目录中并重命名，请提供相应的代码实现指导。

处理结构化数据集的Python脚本通常会使用pandas库来加载和操作数据。这里是一个基本的步骤指南，用于遍历文件夹，合并数据并重命名文件：

首先，确保已经安装了`pandas`和`numpy`库，如果没有，可以使用pip安装：

pip install pandas numpy

然后，你可以使用以下代码作为参考：

import os
import pandas as pd
import numpy as np

# 设置源数据路径和目标合并路径
data_source_dir = 'your_data_set_folders_directory'
output_directory = 'combined_data'

# 创建一个空字典存储所有数据
all_data = {}

# 遍历类别文件夹
for folder_name in os.listdir(data_source_dir):
    if os.path.isdir(os.path.join(data_source_dir, folder_name)):
        # 每个类别文件夹下的数据文件
        data_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(data_source_dir, folder_name)) if f.endswith('.csv') or f.endswith('.txt')]  # 根据你的数据文件格式调整此行

        # 读取每个文件
        for data_file in data_files:
            file_path = os.path.join(data_source_dir, folder_name, data_file)
            df_temp = pd.read_csv(file_path) if data_file.endswith('.csv') else pd.read_table(file_path)  # 根据你的数据文件类型调整此行

            # 将数据追加到总数据字典中
            all_data[folder_name] = all_data.get(folder_name, []) + [df_temp]

# 合并所有数据
full_data = pd.concat(all_data.values(), ignore_index=True)

# 重命名合并后的文件并保存
full_data.to_csv(os.path.join(output_directory, 'combined_data.csv'), index=False)

print(f"数据集已合并并保存到{output_directory}目录下的combined_data.csv")