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利用python合并csv文件的方式實例_python

作者：流沙沒塵居士 ? 更新時間： 2022-09-03 編程語言

1.用concat方法合并csv

將兩個相同的csv文件進行數據合并，通過pandas的read_csv和to_csv來完成，即采用concat方法：

#加載第三方庫
import pandas as pd
import numpy as np
#讀取文件
df1 = pd.read_csv("文件-1.csv")
df2 = pd.read_csv("文件-2.csv")
#合并
df = pd.concat([df1,df2])
df.drop_duplicates()  #數據去重
#保存合并后的文件
df.to_csv('文件.csv',encoding = 'utf-8')

也可以增加一列標簽，以區別兩個合并后的數據：

#加載第三方庫
import pandas as pd
import numpy as np
#讀取文件
df1 = pd.read_csv("文件-1.csv")
df1["來自文件"] = "文件-1"
df2 = pd.read_csv("文件-2.csv")
df2["來自文件"] = "文件-2"
#合并
df = pd.concat([df1,df2])
df.drop_duplicates()  #數據去重
#保存合并后的文件
df.to_csv('文件.csv',encoding = 'utf-8')

2.glob模塊批量合并csv

在利用合并少量文件時，可以使用上面的concat方法。但是遇到大量的相同文件需要合并，此時應該進行批量合并，這可以減少工作量，提高操作效率。

利用Python批量合并csv，這里介紹使用的方法是引入glob模塊。

glob模塊是最簡單的模塊之一，內容少，它可以查找符合特定規則的文件路徑名。

通過glob方法遍歷所有文件，讀取數據并追加保存到文件中。

import numpy as np
import pandas as pd
import glob
import re
 
csv_list = glob.glob('*.csv')
print('共發現%s個CSV文件'% len(csv_list))
print('正在處理............')
for i in csv_list:
    fr = open(i,'r',encoding='utf-8').read()
    with open('文件合集.csv','a',encoding='utf-8') as f:
        f.write(fr)
print('合并完畢！')

以上方法是合并csv文件，要合并excel文件同理。

補充：Python處理(加載、合并)多個csv文件

數據集介紹：本數據集是某化工系統的數據，一共有很多個月的，我這里就拿一個月的數據集，August_data（八月的數據集)，一共有31個csv文件。? ?

方法一 ?for循環遍歷+os.listdir(directory_path)+[ for file in tqdm] + os.path.join(path,file)

import pandas as pd
import numpy as np 
from tqdm import tqdm
import os
 
def get_data(path):
    df_list = []
    for file in tqdm(os.listdir(path)):##進度條
        file_path = os.path.join(path, file)
        df = pd.read_csv(file_path)
        df_list.append(df)
    df = pd.concat(df_list)
    return df
 
cPath = '.\August_data'
# cPath = 'F:/BaiduNetdiskDownload/寧東電廠數據及分析要求/寧東脫銷系統優化-上海交大/SCR數據-2020-1/8月數據' #F:/BaiduNetdiskDownload/寧東電廠數據及分析要求/寧東脫銷系統優化-上海交大/SCR數據-2020-1/8月數據
# uPath = str(cPath)#uPath = unicode(cPath,'utf-8')
# dirs = os.listdir(TEST_PATH)
# print(dirs)
test_df = get_data(cPath)
print(test_df.head())
# test_df.to_csv(path_or_buf="test.csv",index=False)#保存為CSV文件

方法二 ? glob方法

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
 
import glob
import time
import csv
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
# a new file 
#open all the CSV file
#遍歷文件夾下所有csv文件
TEST_PATH = '.\August_data' 
csv_list = glob.glob(f'{TEST_PATH}\*.csv')
print('共有%s個CSV文件'% len(csv_list))
# print (csv_list)
 
def get_data():
    df_list = []
    for csv_file in csv_list:
        df = pd.read_csv(csv_file)
        df_list.append(df)
    df = pd.concat(df_list)
    print("Loading Oer")
    return df
get_data()

總結

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_49779629/article/details/115415012

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