使用Python加载文件夹中的多个CSV文件可以通过以下步骤实现:
import os
import pandas as pd
folder_path = '路径/到/文件夹' # 替换为实际文件夹路径
listdir()
函数可以获取指定文件夹中的所有文件名。file_names = os.listdir(folder_path)
read_csv()
函数逐个加载CSV文件,并使用concat()
函数将它们合并为一个数据集。dataframes = []
for file_name in file_names:
if file_name.endswith('.csv'): # 只加载以.csv结尾的文件
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
dataframe = pd.read_csv(file_path)
dataframes.append(dataframe)
merged_dataframe = pd.concat(dataframes)
# 示例:计算合并后数据的行数和列数
rows, columns = merged_dataframe.shape
print(f"合并后的数据集包含{rows}行和{columns}列。")
这样,我们就可以使用Python加载文件夹中的多个CSV文件,并对它们进行进一步的处理或分析。关于文件路径、pandas库函数以及数据处理的更多细节,请参考以下腾讯云产品链接:
请注意,以上答案仅供参考,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当调整。
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