在读取和合并多个文件时将文件名列添加到表中

在读取和合并多个文件时，将文件名列添加到表中是一种数据处理操作，用于将多个文件中的数据合并成一个表格，并在合并后的表格中添加一个列，该列包含每个数据行所属的文件名。

这种操作通常在数据分析、数据挖掘、数据清洗等领域中使用。通过将文件名列添加到表中，可以方便地追踪每个数据行的来源，以便后续分析和处理。

以下是一种实现该操作的方法：

1. 遍历待合并的文件列表。
2. 逐个读取文件并解析文件内容。
3. 创建一个空表格，并定义好表格的列名和数据类型。
4. 遍历文件中的每一行数据。
5. 将每一行数据添加到表格中，并在文件名列中添加当前文件的文件名。
6. 重复步骤4和步骤5，直到读取完所有文件的数据。
7. 合并后的表格即包含了所有文件的数据，并且在每个数据行中都有一个文件名列来标识来源文件。

对于该问题的处理，可以使用编程语言来实现。以下是一个示例使用Python语言的代码：

import pandas as pd
import os

# 定义待合并的文件列表
file_list = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']

# 创建空表格
merged_table = pd.DataFrame(columns=['文件名', '列1', '列2', '列3'])

# 逐个读取并合并文件
for file in file_list:
    # 读取文件数据
    file_data = pd.read_csv(file)
    
    # 添加文件名列
    file_data['文件名'] = os.path.basename(file)
    
    # 将文件数据添加到合并后的表格
    merged_table = pd.concat([merged_table, file_data])

# 输出合并后的表格
print(merged_table)

上述代码中，首先定义了待合并的文件列表file_list，然后创建了一个空的表格merged_table，并定义了表格的列名，其中包括了文件名列。

接下来使用循环遍历待合并的文件列表，并逐个读取文件的数据。使用pd.read_csv()函数读取CSV文件的数据，并使用os.path.basename()函数获取文件名，然后将文件名列添加到文件数据中。最后使用pd.concat()函数将文件数据与合并后的表格进行合并。

最终输出的merged_table即为合并后的表格，包含了所有文件的数据，并且每个数据行都有一个文件名列来标识来源文件。

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