将不同文件夹中的CSV文件读取到数据框中，从现有CSV/数据帧中追加数据可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：import os import pandas as pd
2. 定义一个函数来读取指定文件夹中的CSV文件并将其追加到数据框中：def read_csv_files(folder_path, existing_dataframe): for file in os.listdir(folder_path): if file.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(folder_path, file) df = pd.read_csv(file_path) existing_dataframe = existing_dataframe.append(df, ignore_index=True) return existing_dataframe
3. 创建一个空的数据框作为现有CSV/数据帧：existing_dataframe = pd.DataFrame()
4. 调用函数来读取不同文件夹中的CSV文件并追加到现有CSV/数据框中：folder_path1 = "路径/文件夹1" existing_dataframe = read_csv_files(folder_path1, existing_dataframe)

folder_path2 = "路径/文件夹2"

existing_dataframe = read_csv_files(folder_path2, existing_dataframe)

可以根据需要继续添加更多的文件夹路径

完成以上步骤后，不同文件夹中的CSV文件将被读取并追加到现有的数据框中。请注意，函数read_csv_files中的folder_path参数应该是文件夹的路径，而不是文件的路径。

这种方法适用于需要将多个CSV文件合并为一个数据框的情况，例如在数据分析和数据处理中。对于大规模的数据集，可能需要考虑性能和内存方面的因素，并采用其他方法来处理数据。