使用pandas循环读取CSV文件，然后将它们连接起来

Question

我有10个csv文件，名为data_run1_all.csv，data_run2_all.csv，…，data_run10_all.csv。CSV文件有相同的列，但有不同的行。

现在我将它们逐个导入到df_run1，df_run2，…，df_run10。

我可以用循环导入它们吗？比如：i=1 to 10, df_runi=pandas.read_csv('data_runi_all.csv')。

我这样问是因为每个数据帧的数据分析、绘图等也是一样的。每个数据帧的所有代码重复10次。如果我能用一个循环来做10次，代码将会更短，可读性更强。

Answer 1

您需要将df_run列为列表。你可以这样做：

df_run = []
for i in range(1,10):
  df_run.append(pandas.read_csv('data_run{0}_all.csv'.format(i))
for df in df_run:
  // Do your processing

或者在一个循环中做每件事，避免列表。

Answer 2

在循环中读取csv并调用pd.concat：

file_name = 'data_run{}_all.csv'
df_list = []
for i in range(1, 11):
    df_list.append(pd.read_csv(file_name.format(i))

df = pd.concat(df_list)

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或者，您可以在理解中构建列表：

file_name = 'data_run{}_all.csv'
df = pd.concat([pd.read_csv(file_name.format(i)) for i in range(1, 11)])