读取一个文件:
直接用文件路径。
如果是读取某个文件夹下的所有文件,注意用os.path,逐个读取文件,把新读取到的Dataframe进行concate操作到总的Dataframe中去。详细请见代码。
character_list =['1010011_i_u_prov', '9010081_i_b_location']
#这是读取一个文件的,
# data=pd.read_csv('../data/10line_of_part-00000',sep='\t',header=None)
# 如果读取所有文件呢?如下
file_dir="../data/dt=20200807"
all_file_list=os.listdir(file_dir)
for single_file in all_file_list:
# 逐个读取
single_data_frame=pd.read_csv(
os.path.join(file_dir,single_file),sep='\t',header=None)
if single_file ==all_file_list[0]:
all_data_frame=single_data_frame
else: #进行concat操作
all_data_frame=pd.concat([all_data_frame,
single_data_frame],ignore_index=True)
# data.columns=character_list,给dataframe的属性重新命名。
all_data_frame.columns=character_list
备注:
data数据是从sql中select出来的结果。
注意: 分隔符要用\t,不然会报错!
批量读取文件并整合数据
本文介绍如何使用Python批量读取指定目录下所有文件,并将读取到的数据整合到一个DataFrame中。通过示例代码展示了如何利用os.path和pandas的concat方法实现这一过程,同时强调了正确设置分隔符的重要性。
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