在包含许多包含CSV的子文件夹的目录中，多次批量运行Pandas Concat脚本

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

import os
import pandas as pd

1. 定义一个函数来批量读取并合并CSV文件：

def concat_csv_files(directory):
    all_data = pd.DataFrame()  # 创建一个空的DataFrame用于存储所有数据
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            if file.endswith(".csv"):
                file_path = os.path.join(root, file)  # 获取CSV文件的完整路径
                data = pd.read_csv(file_path)  # 读取CSV文件
                all_data = pd.concat([all_data, data])  # 将读取的数据合并到all_data中
    return all_data

1. 调用函数并传入包含CSV文件的目录路径：

directory = "path/to/directory"  # 替换为包含CSV文件的目录路径
result = concat_csv_files(directory)

这样，脚本将会遍历指定目录及其子目录中的所有CSV文件，并将它们合并为一个DataFrame对象。

Pandas是一个强大的数据处理和分析库，它提供了灵活且高效的数据结构，适用于各种数据操作和分析任务。使用Pandas的concat函数可以方便地合并多个数据集。

这个脚本适用于以下场景：

• 当数据分散在多个CSV文件中，且这些文件存储在不同的子文件夹中时，可以使用该脚本批量读取并合并这些CSV文件。
• 当需要对合并后的数据进行进一步的数据处理、分析或可视化时，可以使用Pandas提供的各种功能和方法。

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