使用pandas批量读取文件夹中的csv文件，并将它们纵向拼接成一个一个DataFrame

可以使用Python中的imaplib库来批量读取邮件。具体步骤如下：

1. 连接到邮箱服务器：

import imaplib

mail = imaplib.IMAP4_SSL('imap.gmail.com')

2. 登录到邮箱：

mail.login('your_email@gmail.com', 'your_password')

3. 选择要读取的邮箱文件夹：

mail.select('inbox')

4. 搜索邮件并获取邮件ID：

typ, data = mail.search(None, 'ALL')
mail_ids = data[0].split()

5. 循环遍历邮件ID并获取邮件内容：

for i in mail_ids:
    typ, data = mail.fetch(i, '(RFC822)')
    email_body = data[0][1]
    print(email_body)

这样就可以批量读取邮件了。需要注意的是，不同的邮箱服务器可能需要不同的连接配置和认证方式。

相关问题

利用pandas批量读取文件夹中的文件

要使用pandas批量读取文件夹中的文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import os

folder_path = 'folder_path'  # 文件夹路径

file_list = os.listdir(folder_path)  # 获取文件夹中所有文件的列表

data_frames = []  # 存储所有读取的数据框

# 遍历文件列表
for file in file_list:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)  # 拼接文件路径

    if file.endswith('.csv'):  # 判断文件是否为csv格式
        df = pd.read_csv(file_path)  # 读取csv文件
        data_frames.append(df)  # 将读取的数据框添加到列表中

# 将所有数据框纵向拼接成一个DataFrame
combined_df = pd.concat(data_frames, axis=0, ignore_index=True)

# 输出拼接后的DataFrame
print(combined_df)

请将上述代码保存为一个Python文件，并将 `folder_path` 替换为你想要读取文件的文件夹路径。运行代码后，它将遍历指定文件夹中的所有文件，读取所有以 `.csv` 结尾的文件，并将它们纵向拼接成一个DataFrame。最后，打印出拼接后的DataFrame。

pandas把多个csv文件拼接

### 如何使用 Pandas 合并多个 CSV 文件

当处理多个 CSV 文件时，`pandas` 提供了强大的工具来简化这一过程。通过 `glob` 库获取指定路径下的所有 CSV 文件名列表，并逐一读取这些文件至 DataFrame 列表中。之后，利用 `pd.concat()` 函数沿垂直方向连接所有的 DataFrames 成一个新的 DataFrame。

以下是具体操作方法：

#### 导入库
首先导入必要的 Python 库：

import pandas as pd
import glob

#### 获取文件路径
定义目标目录路径，并使用 `glob.glob()` 方法匹配该目录下所有 `.csv` 结尾的文件路径字符串列表：

path = 'E:/FAERS/demo_csv'
file_paths = glob.glob(path + r'\*.csv')

#### 创建空列表存储各文件内容
初始化一个空列表用于保存每次循环迭代过程中读取到的数据框对象：

dfs_list = []

#### 循环遍历文件路径列表
对于每一个文件路径执行如下动作：打印当前正在处理的文件名称；按照给定编码方式加载对应 CSV 数据集为临时数据框；最后把此临时变量追加进之前准备好的容器里：

for file_path in file_paths:
    print(file_path)
    temp_df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk')
    dfs_list.append(temp_df)

#### 使用 concat 进行纵向堆叠
调用 `pd.concat()` 将上述收集起来的所有单个表格按照行的方向拼接在一起形成最终的大宽表。设置参数 `ignore_index=True` 来重新索引新生成的结果集，而 `join='inner'` 表示仅保留交集中共有的列。

merged_df = pd.concat(dfs_list, axis=0, ignore_index=True, join='inner')

#### 输出合并后的结果
将得到的新大宽表导出成新的 CSV 文件以便后续分析或其他用途：

output_file = 'merge.csv'
merged_df.to_csv(output_file, index=None, encoding='gbk')

以上就是完整的流程说明以及相应的代码片段[^3]。