pandas读取文件夹内csv数据指定行、列，内有中文

您好，我可以回答这个问题。使用pandas读取文件夹内的csv数据，可以使用pandas的read_csv函数，通过指定参数来选择读取的行和列。如果文件中有中文，可以使用encoding参数来指定编码格式，例如：df = pd.read_csv('folder/file.csv', usecols=[, 2, 4], nrows=10, encoding='utf-8')。其中，usecols参数指定要读取的列，nrows参数指定要读取的行数，encoding参数指定编码格式为utf-8。希望能对您有所帮助。

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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：

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。

jupyter怎么读取文件夹，文件夹内有61个表格

您可以使用Python中的pandas库来读取文件夹内的61个表格，具体操作如下：

import pandas as pd
import os

path_to_folder = 'path/to/folder/'

# 获取文件夹中的所有文件名
files = os.listdir(path_to_folder)

# 通过循环读取每个文件
dfs = []
for file in files:
    if file.endswith('.csv'):  # 只读取.csv格式的文件
        df = pd.read_csv(path_to_folder + file)
        dfs.append(df)

# 将所有读取的表格合并为一个大表格
big_df = pd.concat(dfs, axis=0)

此代码将会读取您指定的路径下的所有.csv格式的文件，并将它们合并为一个名为 `big_df` 的大表格。