使用Glob合并后根据文件名添加数据帧列名

，是一种将多个文件数据合并为一个数据帧，并根据文件名为数据帧的列添加名称的方法。这种方法常用于批量处理大量文件数据，并将它们整合到一个数据结构中，以方便后续的数据分析和处理。

具体操作步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import glob
import pandas as pd

1. 使用Glob模块获取要合并的文件路径列表：

file_paths = glob.glob('path/to/files/*.csv')  # 根据实际文件路径进行修改

该例子假设要合并的文件是以.csv格式存储的，可以根据实际情况进行修改。

1. 创建一个空的数据帧：

df = pd.DataFrame()

1. 遍历文件路径列表，读取每个文件并将其添加到数据帧中：

for file_path in file_paths:
    file_name = file_path.split('/')[-1].split('.')[0]  # 获取文件名（不含扩展名）
    data = pd.read_csv(file_path)  # 根据实际文件格式进行读取
    data.columns = [file_name + '_' + col for col in data.columns]  # 为列名添加文件名前缀
    df = pd.concat([df, data], axis=1)  # 将数据添加到数据帧中

1. 最后，我们可以得到一个包含所有文件数据的数据帧df，其中每列的名称是由文件名和原始数据中的列名组成的。可以根据需要进行进一步的数据处理和分析。

使用该方法可以快速合并多个文件数据，并且通过文件名为数据帧的列添加有意义的名称，便于后续的数据操作和分析。

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