pandas递归read_csv，同时向每个添加列

Pandas是一个开源的数据分析和处理库，递归read_csv是指通过递归的方式读取多个CSV文件，并将它们合并为一个数据框。

在进行pandas递归read_csv操作时，可以使用递归函数来实现读取多个CSV文件并合并的过程。以下是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

def recursive_read_csv(directory):
    dfs = []  # 存储每个CSV文件的数据框
    
    for filename in os.listdir(directory):
        if filename.endswith('.csv'):
            filepath = os.path.join(directory, filename)
            df = pd.read_csv(filepath)
            dfs.append(df)
            
            # 判断是否有子目录，如果有则递归调用该函数
            if os.path.isdir(filepath):
                dfs.extend(recursive_read_csv(filepath))
    
    merged_df = pd.concat(dfs, axis=1)  # 将所有数据框按列合并
    
    return merged_df

在该示例代码中，首先定义了一个递归函数recursive_read_csv，该函数接受一个目录路径作为参数。然后，通过遍历目录下的文件和子目录，判断是否为CSV文件，如果是则读取该文件的数据框，并添加到一个列表中。如果遇到子目录，则递归调用recursive_read_csv函数读取子目录下的CSV文件，并将它们合并到列表中。最后，使用pd.concat函数按列合并所有的数据框，得到最终的合并结果。

这种递归读取和合并CSV文件的方法适用于文件层级结构相同且需要合并的情况，比如多个子目录下都有相同结构的CSV文件，可以将它们递归地合并为一个数据框，便于后续的数据分析和处理。

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