如何使用pandas模块合并(即'concat') 100+ .csv文件？

使用pandas模块合并100+ .csv文件可以通过以下步骤完成：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 创建一个空的DataFrame：使用空的DataFrame作为目标，用于合并所有的.csv文件。可以使用以下代码创建一个空的DataFrame：

combined_data = pd.DataFrame()

1. 遍历所有的.csv文件：使用循环遍历所有的.csv文件，并逐个读取它们的数据。可以使用glob库来获取文件列表，然后使用pandas的read_csv函数读取每个文件的数据。以下是一个示例代码：

import glob

file_list = glob.glob('path/to/folder/*.csv')  # 替换为.csv文件所在的文件夹路径
for file in file_list:
    data = pd.read_csv(file)
    combined_data = pd.concat([combined_data, data])

1. 合并并保存数据：在遍历所有的.csv文件后，使用pandas的concat函数将所有数据合并到一个DataFrame中。可以使用以下代码将合并后的数据保存为一个新的.csv文件：

combined_data.to_csv('combined_data.csv', index=False)

这样就完成了使用pandas模块合并100+ .csv文件的过程。合并后的数据将保存在combined_data.csv文件中。

总结： pandas模块提供了强大的数据处理工具，使用concat函数可以方便地合并多个.csv文件。这在需要分析大量数据时非常有用，比如从不同来源收集到的数据需要整合在一起进行统计分析。使用pandas的concat函数可以轻松实现这一需求。

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