Dataframe 将多个文件按行连接到具有相同头名称的单个数据帧中

我有400个csv文件，所有文件都包含一列4667行。每行都有名称和相应的值，例如“A=54，B=56等等，直到4667行。我的问题陈述是： 1.获取变量名并将其放在不同的列中 2.获取相应的变量值并将其放在列上方的下一行中

3.现在，对所有400个文件执行此步骤，并在上面的行中追加所有相应的值，这将构成400行。

我已经完成了单个文件以及如何处理多个文件。我不知道

import glob
from collections import OrderedDict

path =r'Github/dataset/Raw_Dataset/'
filenames = glob.glob(path + "/*.csv")

dict_of_df = OrderedDict((f, pd.read_csv((f),header=None,names=['Devices'])) for f in filenames)
eda=pd.concat(dict_of_df)

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你是说串联吗？ 你可以像这样使用熊猫：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(columns=["A","B","C","D"],data=[["1","2","3","4"]])
df2 = pd.DataFrame(columns=["A","B","C","D"],data=[["5","6","7","8"]])
df3 = pd.DataFrame(columns=["A","B","C","D"],data=[["9","10","11","12"]])

df_concat = pd.concat([df1, df2, df3])

print(df_concat)

与循环遍历以“.csv”结尾的文件夹中的文件相结合，它将是：

import os
import pandas as pd

path = r"C:\YOUR\DICTIONARY"

df_concat = pd.DataFrame()

for filename in os.listdir(path):
    if filename.endswith(".csv"): 
        print(filename)
        df_temp = pd.read_csv(path + "\\" + filename)
        df_concat = pd.concat([df_concat, df_temp])
        continue
    else:
        continue

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在一列中使用串联所有值。但我希望在一行中包含单个文件的所有变量名，如A、B、C，在另一行中包含它们相应的值，并且类似地仅在不同的行中而不是列中包含变量的值。@anmol，代码应该正好做到这一点。碰巧有了csv文件分隔符大于“，”？如果是，您需要将其设置为如下pd.read_csv（delimiter=“；”）。否则，您能否制作两个文件的屏幕截图或示例以及这两个文件的所需输出之一？