如何在Python中追加多个CSV文件，并添加表示文件名的附加列？

在Python中追加多个CSV文件并添加表示文件名的附加列，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的模块：

import os
import glob
import pandas as pd

1. 定义一个函数来读取并追加CSV文件：

def append_csv_files(file_pattern, output_file):
    all_files = glob.glob(file_pattern)
    df_list = []
    for file in all_files:
        df = pd.read_csv(file)
        filename = os.path.basename(file)
        df['filename'] = filename
        df_list.append(df)
    combined_df = pd.concat(df_list)
    combined_df.to_csv(output_file, index=False)

1. 调用函数并传入文件路径模式和输出文件路径：

append_csv_files('path/to/csv/files/*.csv', 'path/to/output/combined.csv')

上述代码的解释如下：

• 第1步中，我们导入了必要的模块，包括os用于操作文件路径，glob用于匹配文件路径模式，pandas用于处理CSV文件。
• 第2步中，我们定义了一个名为append_csv_files的函数，它接受两个参数：file_pattern表示CSV文件的路径模式，output_file表示输出文件的路径。
• 在函数内部，我们使用glob.glob函数根据文件路径模式获取所有匹配的CSV文件路径，并将它们存储在all_files列表中。
• 然后，我们创建一个空的DataFrame列表df_list，用于存储每个CSV文件的数据。
• 接下来，我们使用pd.read_csv函数读取每个CSV文件的数据，并使用os.path.basename函数获取文件名，并将其存储在名为filename的新列中。
• 然后，我们将每个DataFrame对象添加到df_list列表中。
• 在循环结束后，我们使用pd.concat函数将所有DataFrame对象合并为一个DataFrame对象combined_df。
• 最后，我们使用to_csv函数将合并后的DataFrame对象保存为CSV文件，并指定index=False以避免保存索引列。
• 第3步中，我们调用append_csv_files函数，并传入CSV文件的路径模式和输出文件的路径。

这样，你就可以在Python中追加多个CSV文件，并在合并后的文件中添加表示文件名的附加列了。