數據分析免不了遇到很多個數據結構完全一樣，就是數量太多，幾十個，多則上千個，如何快速的合并文件一直是一個頭疼的問題，在我學習了pandas的cocat后我寫了一個小程序，運行后幾百個文件都可以快速的合并完成，下面一起來看看如何實現：

本文涉及的知識點：

• tkinter的初步了解
• panads的concat

知識點回顧：

concat:

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,

keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,

copy=True)

合并csv需要以下幾個參數：

• objs:DataFrame的列表
• ignore_index=False：是否忽略原先的索引

---

代碼實例講解：

首先導入需要的庫：

#ecoding:utf-8# Created by Administrator at 2018-8-27import pandas as pdimport osfrom tkinter.filedialog import askdirectoryimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialog

第二步：因為文檔經常涉及到中文，所以重點講解在gbk編碼下的實現過程：

想要實現批量合并，1、首先需要拿到文件的路徑，根據路徑實現循環。2、每個數據導入pandas后的數據名列表

1、獲取文件名列表

print("請選擇文件：")root = tk.Tk()root.withdraw()file_path = filedialog.askopenfilenames()

2、讀取數據

file_list = []#定義一個列表用來放合并的文件名num=0for each in file_path: num+=1 print('正在讀取：',each) each=d.read_csv(each,encoding='gbk') file_list.append(each)

3、合并數據

print('正在合并數據，請稍等...')result=pd.concat(file_list，ingone=True)

4、導出數據

print("請選擇輸出文件路徑:")root = tk.Tk()root.withdraw()file_out=askdirectory()print('正在導出...')result.to_csv(file_out + '' + '合并結果' + '.csv', header=1, index=0)print('合并完成！',“共合并文件%s"%num)

如果你是utf編碼的文件：

將步驟2中：encoding改為“utf-8”

"df%s"% num=d.read_csv(each,encoding='gbk')

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas concat_pandas合并几百个csv只需要一分钟？（含代码，拿去即可用）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。