怎么读取一个文件夹里的文件夹里的所有.csv文件，并作为数据

您可以使用Python中的os和pandas库来完成这个任务。以下是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

# 文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 列出所有子文件夹
sub_folders = [f.path for f in os.scandir(folder_path) if f.is_dir()]

# 读取所有.csv文件
dataframes = []
for sub_folder in sub_folders:
    csv_files = [f.path for f in os.scandir(sub_folder) if f.name.endswith('.csv')]
    for csv_file in csv_files:
        df = pd.read_csv(csv_file)
        dataframes.append(df)

# 合并所有数据
all_data = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

这个代码将遍历给定文件夹中的所有子文件夹，然后读取所有.csv文件并将它们合并成一个Pandas数据帧(all_data)。

相关问题

怎么读取一个文件夹里的文件夹里的所有.csv文件

可以使用递归的方式来读取一个文件夹里的文件夹里的所有.csv文件，下面是一个示例代码：

import os
import csv

def read_csv_files(folder_path):
    for filename in os.listdir(folder_path):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        # 如果是文件夹，则递归读取里面的csv文件
        if os.path.isdir(file_path):
            read_csv_files(file_path)
        elif filename.endswith('.csv'):
            with open(file_path, 'r', newline='') as csv_file:
                csv_reader = csv.reader(csv_file)
                for row in csv_reader:
                    # 处理每一行数据
                    pass

这个函数接收一个文件夹路径作为参数，遍历文件夹下的所有文件和文件夹，如果是文件夹则递归调用`read_csv_files()`函数，否则如果文件名以`.csv`结尾，则读取该文件的内容。这样就可以读取一个文件夹里的文件夹里的所有.csv文件了。

读取文件夹里的所有.csv文件并作为数据集

可以使用Python的pandas库来读取文件夹中的所有CSV文件并将它们合并为一个数据集。可以按照以下步骤操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 使用pandas的read_csv函数读取文件夹中的所有CSV文件并将它们存储在一个列表中：

import os

csv_folder_path = 'path/to/csv/folder'
csv_files = [os.path.join(csv_folder_path, f) for f in os.listdir(csv_folder_path) if f.endswith('.csv')]

dfs = []
for csv_file in csv_files:
    df = pd.read_csv(csv_file)
    dfs.append(df)

这将读取文件夹中的所有CSV文件，并将它们存储在dfs列表中。

3. 使用pandas的concat函数将数据框合并为一个数据集：

dataset = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

这将把dfs列表中的所有数据框合并为一个数据集。

完成以上步骤后，您就可以使用dataset变量来访问所有CSV文件的数据了。