在python系统中导入多个csv文件的问题

在Python系统中导入多个CSV文件的问题可以通过使用pandas库来解决。pandas是一个强大的数据处理库，可以轻松处理和分析各种数据格式，包括CSV文件。

要导入多个CSV文件，可以使用pandas的concat函数将它们合并为一个数据框。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有CSV文件的文件名
file_list = glob.glob('*.csv')

# 创建一个空的数据框
data = pd.DataFrame()

# 循环读取并合并CSV文件
for file in file_list:
    df = pd.read_csv(file)
    data = pd.concat([data, df])

# 打印合并后的数据框
print(data)

在上面的代码中，首先使用glob模块获取当前目录下所有的CSV文件名，并存储在file_list列表中。然后创建一个空的数据框data。

接下来，使用循环遍历file_list列表中的每个文件名，使用pandas的read_csv函数读取CSV文件，并将其存储在一个临时的数据框df中。然后使用concat函数将df与data合并，并将结果重新赋值给data。

最后，打印合并后的数据框data，即包含了所有CSV文件数据的数据框。

这种方法适用于需要将多个CSV文件合并为一个数据框进行统一处理和分析的情况，例如需要对多个月份的销售数据进行整合分析。

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