pandas:将多个文件加载到dataframe中

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理和分析结构化数据。

将多个文件加载到DataFrame中是pandas的一个常见操作。DataFrame是pandas中最常用的数据结构，类似于一个二维表格，可以存储和处理多种类型的数据。

要将多个文件加载到DataFrame中，可以使用pandas的read系列函数，如read_csv、read_excel等，根据文件的格式选择相应的函数进行加载。这些函数可以接受文件路径作为参数，并返回一个DataFrame对象。

下面是一个示例代码，演示如何将多个CSV文件加载到DataFrame中：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有CSV文件的文件路径
file_paths = glob.glob('path/to/files/*.csv')

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 遍历文件路径，逐个加载文件并合并到DataFrame中
for file_path in file_paths:
    temp_df = pd.read_csv(file_path)
    df = pd.concat([df, temp_df])

# 打印DataFrame的内容
print(df)

在上述代码中，首先使用glob模块获取指定目录下所有的CSV文件路径。然后创建一个空的DataFrame对象df。接下来，使用for循环遍历文件路径，逐个加载文件并使用concat函数将其合并到df中。最后，打印df的内容。

这是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行一些参数配置，如文件分隔符、编码方式等。此外，pandas还提供了丰富的数据处理和分析功能，可以对加载后的DataFrame进行各种操作和计算。

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