数据集介绍:本数据集是某化工系统的数据,一共有很多个月的,我这里就拿一个月的数据集,August_data(八月的数据集),一共有31个csv文件。
方法一 for循环遍历+os.listdir(directory_path)+[ for file in tqdm] + os.path.join(path,file)
import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import os
def get_data(path):
df_list = []
for file in tqdm(os.listdir(path)):##进度条
file_path = os.path.join(path, file)
df = pd.read_csv(file_path)
df_list.append(df)
df = pd.concat(df_list)
return df
cPath = '.August_data'
# cPath = 'F:/BaiduNetdiskDownload/宁东电厂数据及分析要求/宁东脱销系统优化-上海交大/SCR数据-2020-1/8月数据' #F:/BaiduNetdiskDownload/宁东电厂数据及分析要求/宁东脱销系统优化-上海交大/SCR数据-2020-1/8月数据
# uPath = str(cPath)#uPath = unicode(cPath,'utf-8')
# dirs = os.listdir(TEST_PATH)
# print(dirs)
test_df = get_data(cPath)
print(test_df.head())
# test_df.to_csv(path_or_buf="test.csv",index=False)#保存为CSV文件
方法二 glob方法
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import glob
import time
import csv
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
# a new file
#open all the CSV file
#遍历文件夹下所有csv文件
TEST_PATH = '.August_data'
csv_list = glob.glob(f'{TEST_PATH}*.csv')
print('共有%s个CSV文件'% len(csv_list))
# print (csv_list)
def get_data():
df_list = []
for csv_file in csv_list:
df = pd.read_csv(csv_file)
df_list.append(df)
df = pd.concat(df_list)
print("Loading Oer")
return df
get_data()
参考
Python 读取多个CSV文件整合到一个CSV文件
Python --读取多个CSV文件特定行写入到新文件
Python os.listdir() 方法
glob模块使用教程
glob模式匹配的规则Nz
pandas 之unique()函数与nunique()函数区别
总结
两个办法都挺好的,浅层原理都是,得到文件夹下的各个文件的名字,然后利用该名字做遍历去加载csv。
# 如果目录名字为中文 需要转码处理:uPath = unicode(cPath,'utf-8'),但python2中的unicode()函数在python3中会报错:Python3没有unicode()这个函数,换成了 str()函数,但如果是csv本身数据不合规的处理起来还是麻烦,本身这套打法没问题。
如果对您有用的话的话,啦啦啦麻烦点个赞吧(●ˇ∀ˇ●)~~



