将多个CSV文件导入pandas df

是一种数据处理的操作，用于将多个CSV文件中的数据加载到一个pands DataFrame对象中，方便进行数据分析和处理。

CSV（Comma-Separated Values）是一种常用的文本文件格式，用逗号或其他特定字符来分隔数据字段。

下面是导入多个CSV文件到pandas df的步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import glob

1. 使用glob库获取所有CSV文件的路径：

file_paths = glob.glob('path/to/csv/files/*.csv')

这里需要替换path/to/csv/files/为你CSV文件所在的文件夹路径。

1. 创建一个空的DataFrame：

df = pd.DataFrame()

1. 遍历所有文件路径，读取CSV文件并将其追加到DataFrame中：

for file_path in file_paths:
    temp_df = pd.read_csv(file_path)
    df = df.append(temp_df, ignore_index=True)

这里使用pd.read_csv()函数读取每个CSV文件，并使用ignore_index=True来重新索引每个文件的行索引，以避免重复索引。

至此，多个CSV文件已经成功导入到pandas DataFrame中。

CSV文件导入pandas df的优势：

• 简单易用：通过简单的几行代码即可将多个CSV文件导入到一个DataFrame中。
• 数据整合：将多个CSV文件合并为一个DataFrame，方便进行数据整合和分析。
• 数据处理：可以利用pandas库提供的丰富函数和方法对导入的数据进行处理和分析。

应用场景：

• 数据分析：当有多个CSV文件包含相同的数据结构时，可以将它们导入到一个DataFrame中进行数据分析和可视化。
• 数据清洗：当需要将多个数据源的CSV文件合并为一个统一的数据集时，可以使用该方法进行数据清洗和整合。

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