请参阅 pandas: IO tools 了解所有可用的 .read_ 方法。

如果所有 CSV 文件都具有相同的列，请尝试以下代码。

我已添加 header=0 ，以便在读取 CSV 文件的第一行后，可以将其指定为列名。

import pandas as pd
import glob
import os

path = r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' # use your path
all_files = glob.glob(os.path.join(path , "/*.csv"))

li = []

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    li.append(df)

frame = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)

或者，归功于 Sid 的评论。

all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))

df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in all_files), ignore_index=True)

• 通常需要识别每个数据样本，这可以通过向数据框。
此示例将使用标准库中的
• pathlib 。它将路径视为具有方法的对象，而不是要切片的字符串。

导入和设置

from pathlib import Path
import pandas as pd
import numpy as np

path = r'C:\DRO\DCL_rawdata_files'  # or unix / linux / mac path

# Get the files from the path provided in the OP
files = Path(path).glob('*.csv')  # .rglob to get subdirectories

选项 1：

• 添加带有文件名的新列

dfs = list()
for f in files:
    data = pd.read_csv(f)
    # .stem is method for pathlib objects to get the filename w/o the extension
    data['file'] = f.stem
    dfs.append(data)

df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

选项 2：

• 使用 enumerate 添加具有通用名称的新列

dfs = list()
for i, f in enumerate(files):
    data = pd.read_csv(f)
    data['file'] = f'File {i}'
    dfs.append(data)

df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

选项 3：

• 使用列表推导创建数据框，然后使用 np.repeat 添加新列。
  • [f'S{i}' for i in range(len(dfs))] 创建一个字符串列表来命名每个数据框。
  • [len(df) for df in dfs] 创建一个长度列表
• 此选项的归因于此绘图 答案 。

# Read the files into dataframes
dfs = [pd.read_csv(f) for f in files]

# Combine the list of dataframes
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# Add a new column
df['Source'] = np.repeat([f'S{i}' for i in range(len(dfs))], [len(df) for df in dfs])

选项 4：

• 使用 .assign 创建新列的一行代码，并归因于评论来自 C8H10N4O2

df = pd.concat((pd.read_csv(f).assign(filename=f.stem) for f in files), ignore_index=True)

或

df = pd.concat((pd.read_csv(f).assign(Source=f'S{i}') for i, f in enumerate(files)), ignore_index=True)

darindaCoder 的答案 的替代方案：

path = r'C:\DRO\DCL_rawdata_files'                     # use your path
all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))     # advisable to use os.path.join as this makes concatenation OS independent

df_from_each_file = (pd.read_csv(f) for f in all_files)
concatenated_df   = pd.concat(df_from_each_file, ignore_index=True)
# doesn't create a list, nor does it append to one

import glob
import os
import pandas as pd   
df = pd.concat(map(pd.read_csv, glob.glob(os.path.join('', "my_files*.csv"))))