python 批量 读取csv

Python批量读取CSV文件

CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，常用于存储和交换数据。在数据分析和数据处理中，经常需要大量读取和处理CSV文件。Python作为一种强大且易用的编程语言，提供了多种方法和库来处理CSV文件。本文将介绍如何使用Python批量读取CSV文件，并提供代码示例。

1. Python读取单个CSV文件

在Python中，我们可以使用csv库来读取单个CSV文件。要读取CSV文件，需要先导入csv库，然后打开文件并创建一个CSV阅读器对象。接下来，可以通过迭代阅读器对象来逐行读取CSV文件的内容。

import csv

# 打开CSV文件
with open('data.csv', 'r') as file:
    # 创建CSV阅读器对象
    reader = csv.reader(file)
    
    # 逐行读取并处理数据
    for row in reader:
        # 处理每一行数据
        print(row)

以上代码会打开名为data.csv的文件，并逐行读取并处理数据。你可以根据具体需求进一步处理每一行的数据。

2. 批量读取CSV文件

如果需要批量读取多个CSV文件，我们可以使用glob模块来获取符合特定模式的文件名列表。glob模块提供了一个函数glob，可以根据指定的模式匹配文件并返回文件名列表。

import glob
import csv

# 获取所有CSV文件名
file_list = glob.glob('*.csv')

# 逐个读取CSV文件
for file_name in file_list:
    # 打开CSV文件
    with open(file_name, 'r') as file:
        # 创建CSV阅读器对象
        reader = csv.reader(file)
        
        # 逐行读取并处理数据
        for row in reader:
            # 处理每一行数据
            print(row)

以上代码会获取当前目录下所有CSV文件的文件名，并逐个读取并处理数据。

3. 使用Pandas库读取CSV文件

除了使用csv库，我们还可以使用pandas库来读取CSV文件。pandas库是Python中用于数据处理和分析的重要库，提供了大量方便的功能和方法。

要使用pandas库读取CSV文件，需要先导入pandas库，然后使用read_csv函数来读取CSV文件。read_csv函数默认以逗号作为分隔符，读取CSV文件并返回一个DataFrame对象，可以直接使用DataFrame对象进行数据处理和分析。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 处理数据
# ...

# 打印前5行数据
print(df.head())

以上代码会读取名为data.csv的CSV文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中。你可以根据具体需求对数据进行处理和分析。

总结

本文介绍了使用Python批量读取CSV文件的方法。首先，我们可以使用csv库来读取单个CSV文件，通过创建CSV阅读器对象并逐行读取数据来实现。其次，我们可以使用glob模块来获取符合特定模式的文件名列表，从而批量读取多个CSV文件。最后，我们还介绍了使用pandas库来读取CSV文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中，方便进行数据处理和分析。

希望本文对你理解和使用Python读取CSV文件有所帮助。如果你有任何问题或建议，请随时提出。

参考资料

• Python文档：[
• pandas文档：[