前提是批量读取的这些文件都是相同的格式,才能在最后使用pd.concat()函数拼接为一个总表
# 导入pandas模块
import pandas as pd
# TODO 导入os模块
import os
# TODO 将文件夹路径"/Users/azhen"赋值给变量path
path = "/Users/azhen"
# TODO 使用os.listdir()函数获取该路径下所有的文件名称组成的列表,并赋值给变量filelist
filelist = os.listdir(path)
# TODO 定义一个空列表dfList,用来存储DataFrame对象
dfList=[]
# TODO 使用for循环遍历所有文件名
for i in filelist:
# TODO 使用os.path.join()函数合并path和file,并赋值给变量filepath
filepath = os.path.join(path,i)
# TODO 使用pd.read_csv()函数读取filepath,并赋值给变量df
df = pd.read_csv(filepath)
# TODO 使用append()函数将df添加到列表dfList中
dfList.append(df)
# TODO 使用pd.concat()函数合并dfList,并赋值给变量dfAll
dfAll = pd.concat(dfList)
# TODO 输出变量dfAll
print(dfAll)
最后
以上就是调皮大山最近收集整理的关于pandas 批量读取文件的全部内容,更多相关pandas内容请搜索靠谱客的其他文章。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复