jupyter 如何读取在同个文件下的多个csv文件
时间: 2023-10-07 20:13:43 浏览: 44
您好!对于您的问题,可以使用pandas中的concat函数将多个csv文件合并为一个数据框。具体操作步骤如下:
1. 导入pandas库
```python
import pandas as pd
```
2. 使用pandas中的read_csv函数读取csv文件,并将读取的数据存入一个列表中。
```python
csv_list = [pd.read_csv('file1.csv'), pd.read_csv('file2.csv'), pd.read_csv('file3.csv')]
```
3. 使用concat函数将列表中的数据合并为一个数据框,并指定合并的轴为行,即axis=0。
```python
df = pd.concat(csv_list, axis=0)
```
4. 最后,可以将合并后的数据框写入一个新的csv文件。
```python
df.to_csv('output.csv', index=False)
```
希望这个回答对您有所帮助!
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jupyter怎么读取多个csv文件
您可以使用Python中的pandas库来读取多个csv文件。具体的操作如下:
1. 在Jupyter Notebook中导入pandas库:import pandas as pd
2. 构建一个空的数据框df: df = pd.DataFrame()
3. 使用for循环遍历每一个csv文件并将它们读取到数据框中: for file in files: temp = pd.read_csv(file) df = pd.concat([df, temp], axis=0)
其中,files是你要读取的csv文件名列表,可以使用glob库进行文件名的匹配。
4. 最后,你就能在数据框df中得到所有csv文件的数据了。
希望这对您有所帮助。
jupyter 如何读取多个csv文件
Jupyter可以使用pandas库中的read_csv函数来读取多个csv文件,具体操作方法如下:
1. 导入pandas库
```python
import pandas as pd
```
2. 创建空的数据帧
```python
df = pd.DataFrame()
```
3. 使用循环读取多个csv文件并将其合并到数据帧中
```python
for file in ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']:
temp_df = pd.read_csv(file)
df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)
```
4. 查看合并后的数据帧
```python
print(df)
```