使用pandas在循环中读取CSV文件，然后连接它们

Question

我有10个csv文件，名为data_run1_all.csv，data_run2_all.csv，...，data_run10_all.csv。 CSV文件具有相同的列，但行不同。

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

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

我在问，因为每个数据框的数据分析，绘图等也是一样的。每个数据帧的所有代码重复10次。如果我可以使用循环执行10次，则代码将更短且可读。

Answer 1

循环阅读您的CSV并致电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)

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)])

Answer 2

您需要将df_run列入清单。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

或者在一个循环中完成所有操作，并避免使用列表。