可以通过以下步骤实现:
- 导入所需的库:
import pandas as pd
import os
- 创建一个空的数据帧:
- 获取文件夹中的所有文件名:
file_names = os.listdir('文件夹路径')
- 遍历文件名列表,逐个导入文件并添加列:
for file_name in file_names:
# 使用部分文件名作为列名
column_name = file_name.split('.')[0] # 假设文件名为"filename.csv"
# 导入文件数据
file_path = os.path.join('文件夹路径', file_name)
data = pd.read_csv(file_path)
# 添加列到数据帧
df[column_name] = data
在上述代码中,我们假设文件夹路径为'文件夹路径',文件名的格式为"filename.csv"。通过使用split('.')将文件名拆分为文件名和扩展名,并取文件名的部分作为列名。然后,使用pd.read_csv()函数导入文件数据,并将数据作为新列添加到数据帧df中。
这种方法适用于导入多个具有相同结构的文件,并将它们作为列添加到数据帧中。这在处理时间序列数据、实验数据等场景中非常有用。
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