python批量顺序读取文件夹中文件名

你可以使用Python的os模块和os.listdir()函数来实现批量顺序读取文件夹中文件名的操作。具体的代码如下：

import os

folder_path = 'your/folder/path'
file_names = os.listdir(folder_path)
file_names.sort()

for file_name in file_names:
    print(file_name)

其中，`folder_path`表示你要读取的文件夹路径，`os.listdir()`函数会返回该文件夹中所有文件的文件名列表，`file_names.sort()`函数会将文件名列表按照字母顺序进行排序，最后使用for循环遍历每个文件名并输出。

相关问题

python 批量顺序读取文件

可以使用`os`模块和`sorted`函数来批量读取文件并按照文件名顺序排序，示例代码如下：

import os

# 指定文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 读取文件夹中所有文件名并按照文件名顺序排序
file_names = sorted(os.listdir(folder_path))

# 循环读取每个文件内容
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    with open(file_path, "r") as f:
        content = f.read()
        # 处理文件内容

其中，`os.listdir`函数可以读取指定文件夹中所有文件的文件名，并返回一个列表。`sorted`函数可以对这个列表进行排序，返回一个按照文件名顺序排列的新列表。`os.path.join`函数可以将文件夹路径和文件名拼接成完整的文件路径。最后使用`with open`语句可以打开文件并读取其内容。

python批量合并csv文件

下面是一种可能的方法，可以使用pandas库来读取和合并csv文件：

import os
import glob
import pandas as pd

# 设置要合并的csv文件夹路径
input_folder = "/path/to/csv/folder"

# 获取csv文件夹中所有csv文件的文件名
csv_files = glob.glob(os.path.join(input_folder, "*.csv"))

# 读取所有csv文件并拼接成一个DataFrame
df = pd.concat(map(pd.read_csv, csv_files))

# 将合并后的DataFrame保存为一个新的csv文件
output_file = "/path/to/output/file.csv"
df.to_csv(output_file, index=False)

上述代码中，`glob.glob`函数用于获取csv文件夹中所有csv文件的文件名，`pd.read_csv`函数用于读取单个csv文件并返回一个DataFrame对象，`pd.concat`函数用于将多个DataFrame对象拼接成一个。最后，将合并后的DataFrame保存为一个新的csv文件。

注意：上述代码假设所有csv文件具有相同的列名和同样的列顺序。如果不是这种情况，需要进行一些额外的处理来保证合并后的结果正确。