读取多个CSV文件的更好方法

是使用Python的pandas库。pandas是一个强大的数据处理和分析工具，可以轻松处理大型数据集。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们可以使用pandas的read_csv()函数来读取CSV文件。如果要读取多个CSV文件，可以使用循环来逐个读取文件，并将它们合并成一个数据框。

# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame()

# 定义要读取的CSV文件列表
csv_files = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']

# 循环读取CSV文件并合并
for file in csv_files:
    data = pd.read_csv(file)
    df = df.append(data, ignore_index=True)

在上面的代码中，我们首先创建了一个空的数据框df。然后，我们定义了要读取的CSV文件列表csv_files，其中包含了要读取的多个CSV文件的文件名。接下来，我们使用循环逐个读取CSV文件，并使用append()函数将每个文件的数据合并到数据框df中。

读取完所有的CSV文件后，我们可以对合并后的数据框进行进一步的处理和分析。

这种方法的优势是简单、高效。它可以帮助我们快速读取和处理大量的CSV文件，并将它们合并成一个数据框，方便后续的数据分析和处理。

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