pandas怎么读取文件夹里面多个文件
时间: 2023-11-22 08:05:35 浏览: 31
您好啊!关于您的问题,我们可以使用 Pandas 库中的 `concat()` 函数来将文件夹中的多个文件合并成一个 DataFrame,具体操作可以参照以下代码:
```python
import pandas as pd
import glob
# 获取文件夹中所有 csv 文件
path = r'your_folder_path/*.csv'
files = glob.glob(path)
# 读取所有文件并合并成一个 DataFrame
dfs = []
for file in files:
df = pd.read_csv(file)
dfs.append(df)
merged_df = pd.concat(dfs)
# 输出合并后的 DataFrame
print(merged_df)
```
其中,`read_csv()` 函数可以读取 csv 格式的文件,`concat()` 函数用于合并 DataFrame, `glob()` 函数用于获取文件夹中的文件路径列表。希望这能帮到您!如果还有其他问题,欢迎继续提问哦~
相关问题
pyhon pandas读取文件夹中文件
的方法是什么?
你可以使用pandas中的`read_csv`函数,配合Python内置的`os`模块,读取文件夹中的所有csv文件。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
import os
folder_path = 'your_folder_path' # 文件夹路径
df = pd.concat([pd.read_csv(os.path.join(folder_path, f)) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')])
# 遍历文件夹中所有csv文件,逐个读取并合并为一个DataFrame
```
需要注意的是,上述方法假设文件夹中只包含csv文件。如果有其他类型的文件,则需要根据实际情况进行修改。同时,如果文件夹中的文件过大,可能会占用较多内存,请根据实际情况进行调整。
pandas读取文件夹里的excel文件并合并成一个excel文件
可以使用 `pandas` 库来读取文件夹里的多个 Excel 文件并合并成一个 Excel 文件。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import os
# 设置文件夹路径和要合并的文件扩展名
folder_path = '/path/to/folder'
file_extension = '.xlsx'
# 获取所有文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(file_extension)]
# 使用 Pandas 读取所有 Excel 文件并合并
all_data = pd.DataFrame()
for file_name in file_names:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
df = pd.read_excel(file_path)
all_data = all_data.append(df, ignore_index=True)
# 将合并后的数据保存到一个新的 Excel 文件中
output_path = '/path/to/output.xlsx'
all_data.to_excel(output_path, index=False)
```
在上面的代码中,需要将 `folder_path` 替换为你的文件夹路径,将 `file_extension` 替换为你要合并的文件扩展名。程序会读取该文件夹中所有扩展名为 `.xlsx` 的 Excel 文件,并将它们合并成一个数据框 `all_data`。最后,将 `all_data` 保存到一个名为 `output.xlsx` 的新 Excel 文件中。