将多个 CSV 文件导入 Pandas 并连接成一个 Dataframe-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了将多个 CSV 文件导入 Pandas 并连接成一个 Dataframe。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本篇文章介绍如何读取多个 .csv 文件并将所有 DataFrame 连接成一个。

本篇文章将使用 Pandas 读取数据文件并创建和组合 DataFrame。

什么是 Pandas

这个包带有广泛的函数来读取各种数据文件以及执行数据操作技术。

要在您的机器上安装 pandas 包，您必须打开命令提示符/终端并运行 pip install pandas。

如何使用 Pandas 读取单个 .csv 文件

pandas 包提供了读取 .csv 文件的功能。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv(filepath_or_buffer)

给定文件路径，pandas 函数 read_csv() 将读取数据文件并返回对象。

>>> type(df)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

在 Python 中读取多个 CSV 文件

没有明确的函数可以仅使用 pandas 模块来执行此任务。但是，我们可以设计一种合理的方法来执行以下操作。

首先，我们需要知道所有数据文件的路径。如果所有文件都位于一个特定文件夹中，这将很容易。

创建一个列表，其中将存储所有文件的路径和名称。

>>> import pandas as pd
>>> import glob
>>> import os
>>> # This is a raw string containing the path of files
>>> path = r'D:\csv files'
>>> all_files = glob.glob(os.path.join(path, '*.csv'))
>>> all_files
['D:\\csv files\\FILE_1.csv', 'D:\\csv files\\FILE_2.csv']

在上面的代码中，创建了一个包含文件路径的列表。

glob模块

使用 glob 模块查找与模式匹配的文件或路径名。 glob 遵循标准 Unix 路径扩展规则来匹配模式。

无需在外部安装此模块，因为它已包含在 Python 中。然而，如果你没有这个包，输入 pip install glob2，你应该可以开始了。

要从目录/文件和子目录/子文件中递归检索路径，我们可以使用 glob 模块的函数 glob.glob() 和 glob.iglob()。

语法：

glob.glob(pathname, *, recursive=False)
glob.iglob(pathname, *, recursive=False)

该函数将返回一个包含所有文件路径的列表。

例如，要从给定路径检索所有文件名，请在路径末尾使用星号 *，将其作为字符串传递给 glob.glob('') 函数。

>>> for files in glob.glob(r'D:\csv files\*'):
	    print(files)

D:\csv files\FILE_1.csv
D:\csv files\FILE_2.csv
D:\csv files\textFile1.txt
D:\csv files\textFile2.txt

此外，在星号后指定文件扩展名以执行更有针对性的搜索。

>>> for files in glob.glob(r'D:\csv files\*.csv'):
	    print(files)

D:\csv files\FILE_1.csv
D:\csv files\FILE_2.csv

什么是原始字符串

在 Python 中，原始字符串是通过将 r 或 R 添加到文字字符串而形成的。反斜杠 () 是 Python 原始字符串中的文字字符。

当我们想要一个带有反斜杠的字符串但不希望它被视为转义字符时，这很有用。

例如：

为了表示制表符和换行符等特殊字符，我们使用反斜杠 () 来表示转义序列的开始。

>>> print("This\tis\nnormal\tstring")
This	is
normal	string

但是，原始字符串将反斜杠 () 视为文字字符。例如：

>>> print(r"This\tis\nnormal\tstring")
This\tis\nnormal\tstring

os 模块

Python 的 os 模块包含处理操作系统的方法。 os 包含在 Python 的基本实用程序模块中。

该模块提供了一种使用依赖于操作系统的功能的可移植方法。 Python 的 os.path 模块是 os 模块的子模块，用于操作通用路径名。

Python 的 os.path.join() 函数智能地连接一个或多个路径组件。除最后一个路径组件外，此方法通过在每个非空部分之后恰好放置一个目录分隔符（“/”）来连接不同的路径组件。

在最终要链接的路径组件为空的末尾添加目录分隔符（“/”）。

如果路径组件表示绝对路径并且连接移动到表示绝对路径的组件，则删除所有先前连接的组件。

语法：

os.path.join(path, *path)

要合并不同的路径组件，请使用 os.path.join() 函数。

import os
path = 'Users'
os.path.join(path, 'Desktop', 'data.csv')

输出:

'Users\\Desktop\\data.csv'

在 Python 中连接多个 DataFrame

更进一步，使用从 glob.glob() 函数返回的路径来提取数据并创建数据帧。随后，我们还将 Pandas 数据框对象附加到列表中。

代码：

dataframes = list()

for dfs in all_files:
	data = pd.read_csv(dfs)
	dataframes.append(data)

创建 dataframes 列表。

>>> dataframes
[dataframe1, dataframe2]

连接 dataframes。

pd.concat(dataframes, ignore_index = True)

pandas.concat() 方法与 Pandas 对象轴一起处理所有密集的串联操作，并将另一个轴上的索引的集合逻辑操作（并集或交集）作为可选的额外操作。

完整代码：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-473168.html

## importing the required modules
import pandas as pd
import os
import glob

## Path of the files
path = r'D:\csv files'

## joining the path and creating list of paths
all_files = glob.glob(os.path.join(path, '*.csv'))

dataframes = list()

## reading the data and appending the dataframe
for dfs in all_files:
	data = pd.read_csv(dfs)
	dataframes.append(data)

## Concatenating the dataframes
df = pd.concat(dataframes, ignore_index = True)