如何读取多个文件并将其加载到dataframe
读取多个文件并将其加载到DataFrame可以使用pandas库来实现。下面是一个完善且全面的答案：
读取多个文件并将其加载到DataFrame可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的库：import pandas as pd import glob
- 使用glob模块获取文件路径列表：file_paths = glob.glob('path/to/files/*.csv')这里假设要读取的文件都是以.csv为后缀的文件，可以根据实际情况修改文件路径和文件后缀。
- 创建一个空的DataFrame对象：df = pd.DataFrame()
- 循环遍历文件路径列表，逐个读取文件并将其加载到DataFrame中：for file_path in file_paths: data = pd.read_csv(file_path) df = df.append(data, ignore_index=True)这里使用了pandas的read_csv函数来读取csv文件，并使用append函数将每个文件的数据追加到DataFrame中。
- 加载完成后，可以对DataFrame进行进一步的数据处理和分析。
这种方法适用于读取多个具有相同结构的文件，并将它们合并为一个DataFrame进行统一处理。适用场景包括但不限于：批量处理日志文件、合并多个数据源等。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云对象存储（COS）。
腾讯云对象存储（COS）是一种高可用、高可靠、强安全的云端存储服务，适用于存储和处理任意类型的文件，包括文档、图片、音视频等。您可以将读取的文件存储在腾讯云对象存储中，并通过腾讯云的API进行访问和管理。
更多关于腾讯云对象存储的信息，请访问：腾讯云对象存储（COS）
请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐的产品可能因实际需求和环境而有所不同。
相关·内容
我正在使用这个python脚本在我的文件夹的子目录中获取具有特定名称的csv文件，并将它们读入dataframe，我一直试图将它们的目录路径作为另一列添加到dataframe中，但是我经常遇到错误。
import pandas as pd
import glob
import os
path = 'main/directory/path'
file_extension = '.csv'
csv_file_list = []
for root, dirs, files in os.walk(path):
for name in files:
浏览 6提问于2022-10-03得票数 0
回答已采纳
2回答
我有多个.txt文件，我想将它们转换为同名的.csv文件。这些.txt文件的文件名如下所示：
01-09-2022-something.txt
02-09-2022-something.txt
03-09-2022-something.txt
04-09-2022-something.txt
.
.
.
.
31-09-2022-something.txt
我需要将这样的文件转换为.csv，但名称相同。有人能帮我吗？
目前，我编写了这段代码来进行转换，但为此，我必须知道文件名，在我的例子中，文件名不是静态的--它是动态的。
import pandas as pd
file_path =
浏览 22提问于2022-09-11得票数 0
No objects to concatenate，我有问题。我不能从main及其子目录导入.csv文件来将它们连接到一个DataFrame中。我在用熊猫。旧的答案对我没有帮助，所以请不要标记为重复。
文件夹结构是这样的
main/*.csv
main/name1/name1/*.csv
main/name1/name2/*.csv
main/name2/name1/*.csv
main/name3/*.csv
import pandas as pd
import os
import glob
folder_selected = 'C:/Users/jacob/Documents/c
浏览 3提问于2020-12-26得票数 4
回答已采纳
我对python很陌生，我试图理解数据操作。
我有一个有几个文件的文件夹。其中一些是csv的。我想把所有的csv--其中大约400个--合并成一个csv和所有要堆叠的数据。
例如，如果第一个csv有一个数据-
transcript confidence from to speaker Negative Neutral Positive compound
thank you 0.85 1.39 1.65 0 0 0.754 0.246 0.7351
second有一个dataframe：
trans
浏览 7提问于2021-04-17得票数 0
回答已采纳
使用Python 2.7和Pandas
我必须解析我的目录并绘制一组CSV。如果CSV为空，脚本将中断并生成错误消息：
pandas.io.common.EmptyDataError: No columns to parse from file
如果我将我的文件路径存储在
file_paths=[]
如何读取每个CSV并仅绘制非空的CSV？如果我有一个定义为df=[]的空数据帧，我会尝试以下代码
for i in range(0,len(file_paths)):
if pd.read_csv(file_paths[i] == ""):
print "
浏览 1提问于2017-02-10得票数 19
回答已采纳
1回答
我有去到几乎10K+ csv文件的代码，每个文件几乎有16K +行，有多列。我运行代码，5分钟后，我得到下面的错误。我可以理解，如果我设置了low_memory=False，它将抑制错误。但是如何解决这个问题呢？错误似乎是由于下面的原因而出现的。它能被修复吗？
df.groupby(['A', 'B'])['C']
DtypeWarning: Columns (9,11,12,13,14) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
浏览 0提问于2018-05-25得票数 0
2回答
我是Apache的新手，刚刚开始使用Python。关于Apache，我知道管道、收集、转换、ParDo和DoFn的高水平。
在我当前的项目中，管道已经实现，使用熊猫使用下面提到的语法读取、转换和写入文件。
我想了解如果这是正确的实现Apache，因为我们是直接读写文件只使用熊猫，而不是处理每个元素的文件元素。
步骤：
创造管道
创建输入文件路径的pcollection
调用DoFn并传递文件路径
在DoFn (读、转换和写)中使用熊猫做所有的事情。
高级代码示例：
import **required libraries
class ActionClass(beam.D
浏览 0提问于2019-09-16得票数 4
我有一个文件夹，里面装满了等号列和可变行的CSV。我希望将每个文件转换成一个dataframe，并在它们上运行一个简单的函数，并创建一个新的dataframe，其中只包含函数值和文件名作为索引。
到目前为止，我已经：
import os.path
import tkinter.filedialog as filedialog
import glob
import pandas as pd
file_path = filedialog.askdirectory()
pattern = os.path.join(file_path, '*.csv')
files = glob.g
浏览 8提问于2022-03-24得票数 0
回答已采纳
我想在这里提出一个简单的问题：
excel. 首先询问如何在不声明文件名的情况下读取txt或file，我将创建一个ceratin路径--例如在C:\Users\mahmoud\PycharmProjects\text_files中--这个path文件夹包含我想要转换的所有text文件，因此我想创建一个类似for循环的循环，在路径中循环并将所有这些类型的文件转换为csv
2.如何减少代码如下，因为这段代码涉及到第一个问题。
import pandas as pd
dataf_gsm_car_txt = 'gsmcarrier_mnm.txt'
dataf_gsm_rel_txt
浏览 7提问于2020-02-20得票数 0
2回答
这是Python的第一次招贴画，也是非常新的。我有一个由+1,7000个csv文件组成的集合，每个文件有2列。在每个文件中，行的数目和标签是相同的。这些文件以特定的格式命名。例如：
Species_1_OrderA_1.csvSpecies_1_OrderA_2.csvSpecies_1_OrderA_3.csvSpecies_10_OrderB_1.csvSpecies_10_OrderB_2.csv
每个导入的dataframe格式如下：
TreeID Species_1_OrderA_2
0 Bu2_1201_1992
浏览 5提问于2021-08-24得票数 2
回答已采纳
1回答
我在一个目录中有多个CSV文件，但是没有头文件。我正在寻找一种健壮的方法，一次向我目录中的所有文件添加相同的头文件。 Sample.csv： John Doe Guitar 4 units 添加标题'name'，'product'，‘quantity’后的期望输出： name product quantity
John Doe Guitar 4 units 到目前为止，我找到了一种方法，可以使用pandas将头文件添加到单个文件中： from pandas import read_csv
df =
浏览 17提问于2020-02-02得票数 0
回答已采纳
我想从一个目录中读取几个csv文件到pandas中，并将它们连接到一个大的DataFrame中。不过，我还没能弄明白这一点。这是我到目前为止所知道的： import glob
import pandas as pd
# get data file names
path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files'
filenames = glob.glob(path + "/*.csv")
dfs = []
for filename in filenames:
dfs.append(pd.read_csv(filename))
# C
浏览 299提问于2014-01-03得票数 597
回答已采纳
3回答
可以使用生成器打开拼图文件并逐行迭代吗？这是为了避免将整个拼图文件加载到内存中。
该文件的内容是pandas DataFrame。
浏览 0提问于2018-06-08得票数 5
2回答
我正在尝试用read_csv函数将3GB文件(250万行，主要是分类(字符串)数据)读入Pandas数据并获得错误:内存不足
我在PC上的Pandas 0.18版本和16 3GB的RAM，所以3GB的数据应该很容易适应16 3GB。(更新:这不是一个重复的问题)
我知道我可以提供dtype来改进对CSV的读取，但是我的数据集中有太多的列，我想先加载它，然后决定数据类型。
追踪结果是：
Traceback (most recent call last):
File "/home/a/Dropbox/Programming/Python/C and d/main.com
浏览 5提问于2016-09-16得票数 1
我正在尝试通过pd.read_csv将GCS bucket中的.txt文件加载到pandas df中。当我在本地机器上运行这段代码(从本地目录获取.txt文件)时，它工作得很好。然而，当我尝试在云函数中运行代码，访问相同的.txt文件，但从GCS存储桶中访问时，我得到一个'TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object‘
唯一不同的是，我通过GCS bucket访问.txt文件，所以它是一个bucket对象(Blob)，而不是一个普通文件。在执行pd.read_csv之前，我需要先将blob下载为字符串还是类似
浏览 24提问于2019-07-15得票数 0
回答已采纳
我是python的新手，正在尝试了解如何使用遍历。 #我的工作代码- import pandas as pd
import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
df = pd.read_csv("1003285474_1003285465_0a54173ed4c58b7354e0dd48.csv",encoding="utf-8")
s = ' '.join(df['transcript'])
sid = SentimentInten
浏览 20提问于2021-07-14得票数 0
回答已采纳
我正在尝试从一大串CSV文件(目前的12个文件，8-10百万行和50列)创建一个。他们中的几个可能会融入我的系统记忆，但他们都肯定不会，因此使用达克而不是普通的熊猫。
因为读取每个csv文件需要一些额外的工作(从文件路径中添加带有数据的列)，所以我尝试从一个延迟对象列表(类似的dask.dataframe )创建。
这是我的密码：
import dask.dataframe as dd
from dask.delayed import delayed
import os
import pandas as pd
def read_file_to_dataframe(file_path):
浏览 4提问于2016-12-21得票数 8
回答已采纳
我想从InstaCart 加载大型.csv (340万行，206k用户)开源数据集
基本上，我在将orders.csv加载到Pandas DataFrame时遇到了问题。我想学习将大文件加载到Pandas/Python中的最佳实践。
浏览 3提问于2017-06-14得票数 1
1回答
我正在尝试将Pandas中的101个CSV文件合并起来。每个文件都有两个时间列和一个“值”列。我想保留2次列，因为它们在CSV文件中是相同的，然后将101个CSV中的每个“value”列合并到一个新的CSV文件中。
使用pd.merge，我可以使用以下方法组合两个文件
data1 = {'time': ['00:00','01:00','02:00'],
'local_time': ['09:30','10:30','11:30'],
浏览 3提问于2021-01-24得票数 1
1回答
我想创建一个可伸缩的代码来导入多个CSV文件，基于colname标准化列号的顺序，并重写CSV文件。 import glob
import pandas as pd
# Get a list of all the csv files
csv_files = glob.glob('*.csv')
# List comprehension that loads of all the files
dfs = [pd.read_csv(x,delimiter=";") for x in csv_files]
A=pd.DataFrame(dfs[0])
B=pd
浏览 18提问于2019-06-01得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
