我有 10 个 csv 文件，分别名为 data_run1_all.csv、data_run2_all.csv、...、data_run10_all.csv。 CSV 文件具有相同的列，但不同的行。
现在我将它们一一导入到 df_run1, df_run2, ..., df_run10。
我可以使用循环导入它们吗？类似于:i=1 到 10，df_runi=pandas.read_csv('data_runi_all.csv')。
我问是因为每个数据框的数据分析、绘图等也是相同的。每个数据帧的所有代码重复 10 次。如果我能用一个循环做 10 次，代码会更短且更易读。
最佳答案
循环读取 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)
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)])
关于python - 使用 Pandas 循环读取CSV文件，然后连接它们，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46502943/