python 怎么读取文件夹种的csv文件

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mob64ca12e04e7a 2024-06-16 05:13:03 ©著作权

文章标签 Python CSV 数据集 文章分类 Python 后端开发

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如何使用Python读取文件夹中的CSV文件

在现代数据分析和处理中，CSV文件是一种常见的数据格式。在进行数据处理时，我们经常需要从文件夹中读取多个CSV文件并进行分析。在本文中，我们将讨论如何使用Python编程语言来读取文件夹中的CSV文件，并进行简单的数据处理。

实际问题

假设我们有一个文件夹，里面存放着多个CSV文件，每个文件包含了一些数据。我们希望能够批量读取这些文件，然后将它们合并成一个大的数据集，以便进行进一步的分析。

解决方案

我们可以使用Python的pandas库来处理CSV文件。首先，我们需要安装pandas库：

pip install pandas

然后，我们可以编写以下代码来读取文件夹中的CSV文件：

import os
import pandas as pd

# 指定文件夹路径
folder_path = 'path_to_your_folder'

# 初始化一个空的DataFrame来存放所有的数据
data = pd.DataFrame()

# 遍历文件夹中的所有文件
for file in os.listdir(folder_path):
    if file.endswith('.csv'):
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        df = pd.read_csv(file_path)
        data = pd.concat([data, df])

# 打印合并后的数据集
print(data)

示例

假设我们有一个文件夹data，里面有两个CSV文件file1.csv和file2.csv，它们的内容如下：

file1.csv:

A, B
1, 2
3, 4

file2.csv:

A, B
5, 6
7, 8

我们可以使用以上代码来读取这两个文件，并合并它们成一个大的数据集。

序列图

下面是一个简单的序列图，展示了代码的执行流程：

sequenceDiagram
    participant Python
    participant OS
    participant Pandas

    Python->>OS: 遍历文件夹
    OS-->>Python: 文件列表
    Python->>Pandas: 读取CSV文件
    Pandas-->>Python: 数据集
    Python->>Pandas: 合并数据
    Pandas-->>Python: 合并后的数据集