如何使用Python Pandas将所有CSV文件合并为单个数据框？

要合并所有CSV文件，请使用GLOB模块。 os.path.join（）方法在concat（）中用于将CSV文件合并在一起。

首先，导入所需的库。我们已将pd设置为pandas库的别名−

import pandas as pd
import glob
import os

假设我们有以下3个CSV文件−

销售1.csv

销售2.csv

销售3.csv

首先，设置合并多个文件的路径。我们将所有要合并的CSV文件都放在桌面上−

files = os.path.join("C:\Users\amit_\Desktop\", "sales*.csv")

接下来，使用glob返回合并文件的列表−

files = glob.glob(files)

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

示例

以下是代码−

import pandas as pd
import glob
import os

#设置合并多个文件的路径
files = os.path.join("C:\Users\amit_\Desktop\", "sales*.csv")

#返回合并文件的列表
files = glob.glob(files)

print("在特定位置合并所有CSV文件后的结果CSV...");

#使用concat和read_csv合并文件
df = pd.concat(map(pd.read_csv, files), ignore_index=True)
print(df)

输出

这将产生以下结果−

在特定位置合并所有CSV文件后的结果CSV...
           车     地点   销售量
0         奥迪  班加罗尔          80
1      保时捷     孟买         110
2   劳斯莱斯       敏          100
3         宝马      德里          95
4     奔驰  海得拉巴          80
5  兰博基尼 昌迪加尔          80
6        沃尔沃  拉贾斯坦邦         150
7      现代   摩尼普尔         120
8       丰田         马尼普    70