读取Windows和UNIX上子目录中的CSV with Pandas

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，它提供了丰富的功能来读取、处理和分析各种数据格式，包括CSV文件。在Windows和UNIX上读取子目录中的CSV文件，可以使用Pandas的相关函数和方法来实现。

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。为了读取子目录中的所有CSV文件，我们可以使用Python的os模块来遍历目录结构，并将每个CSV文件的路径传递给read_csv()函数。以下是一个示例代码：

import os

# 存储CSV数据的列表
data = []

# 遍历目录结构
for root, dirs, files in os.walk('目录路径'):
    for file in files:
        # 检查文件扩展名是否为CSV
        if file.endswith('.csv'):
            # 构建CSV文件的完整路径
            csv_path = os.path.join(root, file)
            # 使用Pandas读取CSV文件
            df = pd.read_csv(csv_path)
            # 将数据添加到列表中
            data.append(df)

# 合并所有CSV数据
merged_data = pd.concat(data)

上述代码中，我们使用os.walk()函数遍历指定目录下的所有子目录和文件。对于每个文件，我们检查其扩展名是否为.csv，如果是，则构建完整的CSV文件路径，并使用pd.read_csv()函数读取CSV文件的内容。最后，我们将所有CSV数据合并到一个DataFrame中，可以根据实际需求进行进一步处理和分析。

需要注意的是，上述代码中的'目录路径'需要替换为实际的目录路径，以便正确读取子目录中的CSV文件。

对于Pandas的更多详细用法和功能，请参考腾讯云的Pandas产品介绍。

希望以上信息能对您有所帮助！