使用 pandas 循环读取 CSV 文件，然后将它们连接起来

Question

我有 10 个 csv 文件，分别命名为 data_run1_all.csv、data_run2_all.csv、...、data_run10_all.csv。 CSV 文件的列相同，但行不同。

现在我将它们一一导入到df_run1、df_run2、...、df_run10。

我可以使用循环来导入它们吗？比如：i=1 to 10, df_runi=pandas.read_csv('data_runi_all.csv')。

我问是因为每个数据框的数据分析、绘图等也是相同的。每个数据帧的所有代码重复 10 次。如果我可以使用循环执行 10 次，代码会更短且可读性更强。

Answer 1

循环读取您的 CSV 文件并致电 pd.concat：

file_name = 'data_run{}_all.csv'
df_list = []
for i in range(1, 11):
    df_list.append(pd.read_csv(file_name.format(i))

df = pd.concat(df_list)

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或者，您可以在推导式中构建列表：

file_name = 'data_run{}_all.csv'
df = pd.concat([pd.read_csv(file_name.format(i)) for i in range(1, 11)])

Answer 2

您需要将df_run 设为一个列表。你可以这样做：

df_run = []
for i in range(1,10):
  df_run.append(pandas.read_csv('data_run{0}_all.csv'.format(i))
for df in df_run:
  // Do your processing

或者在一个循环中做所有事情，避免有列表。