读取多个CSV并根据文件名python中的年份将这些CSV合并到单独的文件中

在Python中，可以使用pandas库来读取和合并多个CSV文件。下面是一个完善且全面的答案：

CSV文件是一种常用的数据存储格式，它以逗号作为字段的分隔符，每行表示一条记录。在某些情况下，我们可能需要读取多个CSV文件并将它们合并到单独的文件中，同时根据文件名中的年份进行分类。

首先，我们需要导入pandas库来处理CSV文件。可以使用以下代码进行导入：

import pandas as pd

接下来，我们需要获取所有CSV文件的文件名，并根据年份进行分类。可以使用以下代码来实现：

import os

# 获取当前目录下所有的CSV文件
csv_files = [file for file in os.listdir('.') if file.endswith('.csv')]

# 创建一个字典来存储按年份分类的CSV数据
csv_data = {}

# 遍历所有CSV文件
for file in csv_files:
    # 提取文件名中的年份信息
    year = file.split('.')[0][-4:]
    
    # 读取CSV文件数据
    data = pd.read_csv(file)
    
    # 将数据存储到字典中对应的年份键下
    if year in csv_data:
        csv_data[year].append(data)
    else:
        csv_data[year] = [data]

现在，我们已经将CSV数据按照年份分类存储在了字典csv_data中。接下来，我们可以将每个年份的数据合并到单独的文件中。可以使用以下代码来实现：

# 遍历按年份分类的CSV数据
for year, data_list in csv_data.items():
    # 合并数据
    merged_data = pd.concat(data_list)
    
    # 将合并后的数据保存到单独的文件中
    merged_data.to_csv(f'{year}_merged.csv', index=False)

以上代码将按年份分类的CSV数据合并并保存到以年份命名的文件中，文件名格式为年份_merged.csv。

总结一下，通过使用pandas库，我们可以轻松地读取多个CSV文件并根据文件名中的年份将它们合并到单独的文件中。这种方法适用于需要对大量CSV数据进行处理和分析的场景。

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