Python pandas读取多个csv文件并转换为dataframe

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。

要读取多个csv文件并转换为dataframe，可以使用pandas的read_csv函数。read_csv函数可以读取单个csv文件，并返回一个dataframe对象。为了读取多个csv文件，可以使用循环遍历的方式，逐个读取并将它们合并成一个大的dataframe。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置csv文件所在的文件夹路径
folder_path = 'csv_files/'

# 获取文件夹中的所有csv文件名
file_names = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.csv')]

# 创建一个空的dataframe
df = pd.DataFrame()

# 循环读取并合并csv文件
for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    temp_df = pd.read_csv(file_path)
    df = pd.concat([df, temp_df])

# 打印合并后的dataframe
print(df)

在上述代码中，首先设置了csv文件所在的文件夹路径。然后使用os模块的listdir函数获取文件夹中的所有csv文件名，并保存在file_names列表中。接下来创建一个空的dataframe对象df。

然后使用循环遍历的方式，逐个读取csv文件并将其转换为dataframe对象temp_df。使用pd.concat函数将temp_df与df进行合并，得到一个包含所有csv文件数据的大dataframe对象df。

最后，打印合并后的dataframe对象df，即可得到多个csv文件合并后的结果。

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