本篇文章介绍如何读取多个 .csv 文件并将所有 DataFrame 连接成一个。

本篇文章将使用 Pandas 读取数据文件并创建和组合 DataFrame。

这个包带有广泛的函数来读取各种数据文件以及执行数据操作技术。

要在您的机器上安装 pandas 包，您必须打开命令提示符/终端并运行 pip install pandas。

pandas 包提供了读取 .csv 文件的功能。

给定文件路径，pandas 函数 read_csv() 将读取数据文件并返回对象。

没有明确的函数可以仅使用 pandas 模块来执行此任务。 但是，我们可以设计一种合理的方法来执行以下操作。

首先，我们需要知道所有数据文件的路径。 如果所有文件都位于一个特定文件夹中，这将很容易。

创建一个列表，其中将存储所有文件的路径和名称。

在上面的代码中，创建了一个包含文件路径的列表。

使用 glob 模块查找与模式匹配的文件或路径名。 glob 遵循标准 Unix 路径扩展规则来匹配模式。

无需在外部安装此模块，因为它已包含在 Python 中。 然而，如果你没有这个包，输入 pip install glob2，你应该可以开始了。

要从目录/文件和子目录/子文件中递归检索路径，我们可以使用 glob 模块的函数 glob.glob() 和 glob.iglob()。

语法：

该函数将返回一个包含所有文件路径的列表。

例如，要从给定路径检索所有文件名，请在路径末尾使用星号 *，将其作为字符串传递给 glob.glob('') 函数。

此外，在星号后指定文件扩展名以执行更有针对性的搜索。

在 Python 中，原始字符串是通过将 r 或 R 添加到文字字符串而形成的。 反斜杠 () 是 Python 原始字符串中的文字字符。

当我们想要一个带有反斜杠的字符串但不希望它被视为转义字符时，这很有用。

例如：

为了表示制表符和换行符等特殊字符，我们使用反斜杠 () 来表示转义序列的开始。

但是，原始字符串将反斜杠 () 视为文字字符。 例如：

Python 的 os 模块包含处理操作系统的方法。 os 包含在 Python 的基本实用程序模块中。

该模块提供了一种使用依赖于操作系统的功能的可移植方法。 Python 的 os.path 模块是 os 模块的子模块，用于操作通用路径名。

Python 的 os.path.join() 函数智能地连接一个或多个路径组件。 除最后一个路径组件外，此方法通过在每个非空部分之后恰好放置一个目录分隔符（“/”）来连接不同的路径组件。

在最终要链接的路径组件为空的末尾添加目录分隔符（“/”）。

如果路径组件表示绝对路径并且连接移动到表示绝对路径的组件，则删除所有先前连接的组件。

语法：

要合并不同的路径组件，请使用 os.path.join() 函数。

输出:

更进一步，使用从 glob.glob() 函数返回的路径来提取数据并创建数据帧。 随后，我们还将 Pandas 数据框对象附加到列表中。

代码：

创建 dataframes 列表。

连接 dataframes。

pandas.concat() 方法与 Pandas 对象轴一起处理所有密集的串联操作，并将另一个轴上的索引的集合逻辑操作（并集或交集）作为可选的额外操作。

完整代码：