正在将当前工作目录中的所有CSV文件读取到文件名正确的pandas中

将当前工作目录中的所有CSV文件读取到文件名正确的pandas中，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要导入必要的库和模块。在Python中，可以使用os模块来操作文件和目录，使用pandas库来读取CSV文件。

import os
import pandas as pd

1. 获取当前工作目录。可以使用os.getcwd()函数获取当前工作目录的路径。

current_dir = os.getcwd()

1. 遍历当前工作目录中的所有文件，筛选出CSV文件并读取到pandas中。可以使用os.listdir()函数获取当前工作目录中的所有文件和目录，然后使用endswith('.csv')方法筛选出以.csv结尾的文件。

csv_files = [file for file in os.listdir(current_dir) if file.endswith('.csv')]

dataframes = {}  # 用于存储读取到的CSV文件的pandas DataFrame

for file in csv_files:
    file_path = os.path.join(current_dir, file)  # 构建文件的完整路径
    dataframe = pd.read_csv(file_path)  # 读取CSV文件到pandas DataFrame
    dataframes[file] = dataframe  # 将DataFrame存储到字典中，以文件名为键

1. 现在，dataframes字典中存储了所有CSV文件的pandas DataFrame，可以根据需要进行进一步的数据处理和分析。

这个过程中涉及到的一些名词和概念：

• CSV文件：CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储表格数据，每行表示一条记录，每列之间使用逗号分隔。
• pandas：pandas是一个强大的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据操作工具，特别适用于处理结构化数据。
• 当前工作目录：当前工作目录是指程序运行时所在的目录，可以通过os.getcwd()函数获取。
• 文件路径：文件路径是指文件在文件系统中的完整位置，可以使用os.path.join()函数构建文件路径。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐的产品可能因实际需求和环境而异。