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PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME

首先使用glob.glob获得文件路径。然后定义一个列表，读取文件后再使用concat合并读取到的数据。

#读取数据
import pandas as pd
import numpy as np
import glob,os
path=r'e:\tj\month\fx1806'
file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls"))
print(file)
dl= []
for f in file:
 dl.append(pd.read_excel(f,header=[0,1],index_col=None))
df=pd.concat(dl)

下面看下Python使用pandas处理CSV文件的方法

Python中有许多方便的库可以用来进行数据处理，尤其是Numpy和Pandas,再搭配matplot画图专用模块，功能十分强大。

CSV（Comma-Separated Values）格式的文件是指以纯文本形式存储的表格数据，这意味着不能简单的使用Excel表格工具进行处理，而且Excel表格处理的数据量十分有限，而使用Pandas来处理数据量巨大的CSV文件就容易的多了。

我用到的是自己用其他硬件工具抓取得数据，硬件环境是在Linux平台上搭建的，当时数据是在运行脚本后直接输出在terminal里的，数据量十分庞大，为了保存获得的数据，在Linux下使用了数据流重定向，把数据全部保存到了文本文件中，形成了一个本地csv文件。

Pandas读取本地CSV文件并设置Dataframe(数据格式)

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ') #filename可以直接从盘符开始，标明每一级的文件夹直到csv文件，header=None表示头部为空，sep=' '表示数据间使用空格作为分隔符，如果分隔符是逗号，只需换成 ‘，'即可。
print df.head()
print df.tail()
#作为示例，输出CSV文件的前5行和最后5行，这是pandas默认的输出5行，可以根据需要自己设定输出几行的值

数据读取示例

图片中显示了我本地数据的前5行与最后5行，最前面一列没有标号的是行号，数据一共有13列，标号从0到12，一行显示不完全，在第9列以后换了行，并且用反斜杠“\”标注了出来。

2017年4月28日更新

使用pandas直接读取本地的csv文件后，csv文件的列索引默认为从0开始的数字，重定义列索引的语句如下：

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ',names=["week",'month','date','time','year','name1','freq1','name2','freq2','name3','data1','name4','data2'])
print df1234

此时打印出的文件信息如下，列索引已经被重命名：

重定义CSV文件列名