python 合并 循环list_谁怕？“海量”表格纵向合并

问题是酱紫的：我之前从中国空气质量在线监测分析平台爬取了全国368个城市和地区的日度空气质量数据，每个城市和地区的数据都是单独放在一个csv文件中，这么做有一个很大的弊端就是，想要把空气质量数据和其他数据进行横向合并就比较困难，这很不利于我们后续的数据分析。所以，我们首先可能就需要将这368个csv文件纵向合并为一个文件。

     如果是仅有个位数的csv文件，我们可以手工复制粘贴，但是对于几百上千乃至上万的表格，手工合并肯定是不可取的，Python可以帮助我们完成这一“壮举”。不过，在合并之前，我们首先要有一个清晰的合并思路：(1)使用pandas依次读取每一个csv文件，存为dataframe。(2)依次将每一个dataframe以追加的方式写入到一个新的csv中。      想要读取csv文件，我们首先需要告诉Python我们想要读取的文件名，所以我们需要有一个包含368个csv文件的文件名的列表。如果我们手工整理文件名列表的话，那效率太低了，Python中os库下的listdir方法可以帮助我们获取指定文件夹下所有的文件名，并生成一个列表。

 import os all_file_list=os.listdir(r'D:\爬虫下载\日空气质量') all_file_list

     这样，我们就获取到了D盘日空气质量文件夹下所有文件名，接下来，我们就可以对这个文件名列表进行循环遍历，依次读取每一个csv文件，然后进行表格纵向合并。

for file in all_file_list:    df = pd.read_csv(r'D:\爬虫下载\日空气质量\{}'.format(file),index_col='日期')    df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)    city = file.split('.')[0]    df.insert(0,'城市',city)#在第零列插入一列，值为城市名称    df.drop(labels='日期',axis=0,inplace=True)#删除索引为日期的行    df.to_csv(r'D:\爬虫下载\日空气质量\空气质量数据(日度).csv',              mode='a',encoding='utf_8_sig')

• df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)表示删除序号那一列；

• city = file.split('.')[0]表示进行字符串分割，这样我们就可以拿到城市名称；

• df.insert(0,'城市',city)表示在第1列左边插入一列，值为城市名称；

• df.drop(labels='日期',axis=0,inplace=True)表示删除索引为日期的行(没用的行)；

• df.to_csv是将df写入到一个新的csv文件，mode='a'表示是追加方式。

     这样，我们就完成了368个csv文件的纵向合并，合并成果如下图所示，一共有709943行数据，大家也可以动手自己试一下。合并前和合并后的数据之前实际上都已经分享给大家了，需要的朋友请在后台对话框回复关键词“表格合并”。