从文件夹中打开多个CSVs按列中的值拆分它们

从文件夹中打开多个CSV文件，并按列中的值拆分它们，可以通过以下步骤实现：

首先，需要使用编程语言中的文件操作功能，如Python的os模块或Java的File类，来获取指定文件夹中的所有CSV文件的文件名。
遍历文件夹中的每个CSV文件，使用相应的CSV解析库（如Python的csv模块或pandas库）打开文件，并将其内容读取到内存中。
根据需要拆分的列，遍历每个CSV文件的行，将相同列值的行分组存储到不同的数据结构中，如Python的字典或列表。
根据拆分后的数据结构，可以选择将每个分组保存为单独的CSV文件或进行进一步的处理。可以使用相同的CSV解析库将数据写入新的CSV文件中。

以下是一个示例的Python代码，用于从文件夹中打开多个CSV文件并按列中的值拆分它们：

import os
import csv

# 指定文件夹路径
folder_path = "path/to/folder"

# 获取文件夹中的所有CSV文件
csv_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith(".csv")]

# 遍历每个CSV文件
for file in csv_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    
    # 打开CSV文件
    with open(file_path, "r") as csv_file:
        reader = csv.reader(csv_file)
        
        # 创建字典用于存储拆分后的数据
        data_dict = {}
        
        # 遍历每一行数据
        for row in reader:
            # 获取拆分列的值
            column_value = row[column_index]
            
            # 检查字典中是否已存在该列值对应的键
            if column_value in data_dict:
                # 如果存在，则将当前行添加到对应的值（列表）中
                data_dict[column_value].append(row)
            else:
                # 如果不存在，则创建新的键值对，并将当前行作为初始值
                data_dict[column_value] = [row]
        
        # 遍历拆分后的数据字典
        for key, value in data_dict.items():
            # 创建新的CSV文件名
            new_file_name = f"{file}_{key}.csv"
            new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name)
            
            # 将拆分后的数据写入新的CSV文件
            with open(new_file_path, "w", newline="") as new_csv_file:
                writer = csv.writer(new_csv_file)
                writer.writerows(value)

请注意，上述代码中的column_index需要替换为实际需要拆分的列的索引值（从0开始）。此外，代码中使用的是Python的csv模块进行CSV文件的读写操作，如果需要更复杂的数据处理，可以考虑使用pandas库。