写一个合并文件夹中csv文件的python脚本

你可以使用Python的pandas库来实现合并CSV文件的功能，因为pandas提供了一种方便的方式来操作数据，包括读取和合并多个CSV文件。以下是一个简单的Python脚本示例：

import pandas as pd

# 定义源文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'  # 替换为你的文件夹路径

# 创建一个空列表来存储所有df（DataFrame）
dfs = []

# 遍历文件夹中的所有CSV文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.csv'):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        df = pd.read_csv(file_path)  # 读取CSV文件
        dfs.append(df)

# 使用concat函数合并所有的df
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)  # ignore_index确保行索引从0开始连续

# 写入新的CSV文件
output_file_path = 'merged_data.csv'
merged_df.to_csv(output_file_path, index=False)

相关问题

编写python脚本，讲一个文件夹中的多个csv文件合并为一个csv文件，每个子文件占用一个sheet，名称使用各自的文件名

在Python中，你可以使用pandas库来实现这个功能，因为它提供了方便的数据操作和读写CSV文件的能力，同时支持创建Excel文件并添加多个sheet。以下是一个简单的步骤说明：

import os
import pandas as pd

# 定义源文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹下的所有csv文件
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 创建一个空的Excel writer对象
writer = pd.ExcelWriter('merged_data.xlsx', engine='openpyxl')

# 对于每个csv文件
for file_name in csv_files:
    # 加载数据
    df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file_name))
    
    # 设置当前sheet的名字
    sheet_name = os.path.splitext(file_name)[0]  # 去掉.csv扩展名
    
    # 将数据写入新的sheet
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 保存所有更改
writer.save()

多个csv文件合并成一个,写个python脚本

好的，以下是一个简单的 Python 脚本，可以将多个 CSV 文件合并成一个：

import os
import glob
import pandas as pd

# 获取所有 CSV 文件
files = glob.glob("*.csv")

# 读取所有 CSV 文件
df_list = []
for filename in files:
    df = pd.read_csv(filename)
    df_list.append(df)

# 合并所有数据
merged_df = pd.concat(df_list)

# 保存合并后的数据
merged_df.to_csv("merged.csv", index=False)

您可以将此脚本放在 CSV 文件所在的文件夹中，然后运行它，它将读取所有 CSV 文件并将它们合并成一个名为 "merged.csv" 的文件。