pandas 将多个csv文件路径作为参数，将这些文件拼接

你可以使用 `pandas.concat` 函数来拼接多个 CSV 文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有 CSV 文件的文件路径
file_paths = glob.glob('path/to/files/*.csv')

# 读取所有 CSV 文件并合并
dfs = []
for file_path in file_paths:
    df = pd.read_csv(file_path)
    dfs.append(df)
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 打印合并后的 DataFrame
print(merged_df)

在该示例中，我们使用 `glob` 模块来获取所有 CSV 文件的文件路径，并使用 `pd.read_csv` 函数读取每个文件。然后，我们将每个 DataFrame 对象添加到一个列表中，并使用 `pd.concat` 函数将它们合并为一个 DataFrame。最后，我们将合并后的 DataFrame 打印出来。

相关问题

pandas读取多个csv文件，如果csv文件名字包含tt_0c，则把第2列放到一个字典里面，键为tt,值为0c和第2列拼接。如果csv文件名字包含tt_100c，则把第2列放到一个字典里面，键为tt,值为100c和第2列。

可以按照以下步骤实现：

1. 导入 pandas 库
2. 定义一个空字典，用于存放结果
3. 使用 glob.glob 函数找到所有符合条件的 csv 文件的路径
4. 遍历所有找到的 csv 文件路径
5. 使用 pandas 的 read_csv 函数读取 csv 文件
6. 判断文件名包含哪种情况，并将第二列及其它信息添加到字典中
7. 返回字典作为结果

下面是示例代码：

import pandas as pd
import glob

result_dict = {}

# 找到所有符合条件的 csv 文件的路径
csv_files = glob.glob("*tt*.csv")

# 遍历所有找到的 csv 文件路径
for file in csv_files:
    # 使用 pandas 的 read_csv 函数读取 csv 文件
    df = pd.read_csv(file)
    # 判断文件名包含哪种情况，并将第二列及其它信息添加到字典中
    if "tt_0c" in file:
        tt = file.split("_")[0]
        value = "0c_" + df.iloc[:, 1].astype(str)
        result_dict.setdefault(tt, []).append(value.tolist())
    elif "tt_100c" in file:
        tt = file.split("_")[0]
        value = "100c_" + df.iloc[:, 1].astype(str)
        result_dict.setdefault(tt, []).append(value.tolist())

# 返回字典作为结果
print(result_dict)

需要注意的是，上述代码只是一个示例，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。例如，如果需要将字典中的值转换为字符串，可以使用 join 函数。

pandas， 从多个csv文件中获取第2列，形成一个新的csv，并把输入csv文件名字放在第0行，第1行。

好的，可以使用Python中的pandas库来实现这个需求。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置输入和输出文件夹路径
input_folder = "input_folder"
output_folder = "output_folder"

# 获取所有csv文件的文件名
file_names = os.listdir(input_folder)
csv_files = [f for f in file_names if f.endswith('.csv')]

# 创建一个空的DataFrame用于存储结果
result_df = pd.DataFrame()

# 循环处理每个csv文件
for file_name in csv_files:
    # 读取csv文件，只保留第2列数据
    df = pd.read_csv(os.path.join(input_folder, file_name), usecols=[1])

    # 把文件名添加到第0行和第1行
    df.loc[-1] = [file_name]
    df.loc[-2] = [""]

    # 把当前csv文件的数据添加到结果DataFrame中
    result_df = pd.concat([result_df, df], axis=0)

# 把结果DataFrame保存为新的csv文件
result_df.to_csv(os.path.join(output_folder, 'result.csv'), index=False, header=False)

上述代码中，我们首先定义了输入和输出文件夹的路径，然后获取了输入文件夹中所有的csv文件名。接着，我们循环处理每个csv文件，读取第2列数据，并把文件名添加到第0行和第1行。最后，我们把所有csv文件的数据拼接到一起，并把结果保存为一个新的csv文件。注意，最后保存结果时，我们把index和header都设置为False，这样就不会把DataFrame的行索引和列名也保存到csv文件中了。