如何将不同 .csv 文件中的所有数据合并到一个表中？

Posted 2023-05-08

【中文标题】如何将不同 .csv 文件中的所有数据合并到一个表中？

【英文标题】：How can i combine all the data from the different .csv files into a single table?

【发布时间】：2019-09-07 16:20:35

【问题描述】：

我已经给出了 5 个 CSV 文件，现在我想将这些文件中的所有数据合并到一个表中。

到目前为止，我已经尝试过 pandas 的 pd.concat 和 .join，只能合并两个文件。到目前为止，我已经尝试了以下

data = pd.read_csv('data.csv') data1 = pd.read_csv('data2.csv)

merge = data.join(data1,lsuffix='_NOM',rSuffix='_NIM')

最后，我希望在我的表中并排放置所有数据。sample data.csv

【问题讨论】：

Pandas combine multiple csv files 的可能重复项。使用python combine many csv to one dataframe 搜索会产生更多可接受的问答。

所有 .csv 文件是否包含相同的列？

请不要发布代码/数据/Tracebacks 的图像。只需复制文本，将其粘贴到您的问题中并将其格式化为代码即可。 Formatting posts ... Formatting help

@AshanPriyadarshana 是的，他们都有相同数量的列

【参考方案1】：

您只需遍历包含.csv 文件的目录。例如，参考下面：

import glob

df = pd.DataFrame()  # An empty data frame

for filename in glob.glob('./<path to your data files>/*.csv'):
    df_temp = pd.read_csv(filename)
    df = df.append(df_temp)