加载文件夹中的所有 csv 文件 python pandas

在数据分析过程中，我们经常需要读取多个 csv 文件并将它们合并在一起。如果这些文件都存储在同一个文件夹中，我们可以使用 Python pandas 库中的 glob 和 concat 函数来实现。下面是一个示例代码，展示如何加载文件夹中所有的 csv 文件。

import pandas as pd
import glob

# 指定 csv 文件所在的文件夹路径
path = "/path/to/folder/containing/csv/files/"

# 使用 glob 函数获取文件夹中所有的 csv 文件路径
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

# 创建一个空的数据框，用于保存所有 csv 文件的数据
data_frame = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in all_files))

# 打印数据框的前几行
print(data_frame.head())

这段代码首先使用 glob 函数获取指定文件夹中所有的 csv 文件路径，并保存在 all_files 变量中。然后，我们使用一个列表推导式将所有 csv 文件读取为数据框，并传递给 pandas 库中的 concat 函数，将它们合并成一个数据框。最后，我们可以打印数据框的前几行，以确保数据读取正确。

使用这种方法可以轻松地将多个 csv 文件合并成一个数据框，从而加快数据分析的速度和效率。