Python 读取多个csv文件，并将文件名作为新列添加到文件中

我在一个文件夹中有几个csv文件，我想在一个数据框中打开它们，并插入一个带有相关文件名的新列。到目前为止，我已经编写了以下代码：

import pandas as pd
import glob, os
df = pd.concat(map(pd.read_csv, glob.glob(os.path.join('path/*.csv'))))
df['filename']= os.path.basename(csv)
df

这给了我想要的数据帧，但在新列“filename”中，它只列出了文件夹中每一行的最后一个文件名。我正在寻找每一行都要填充它的相关csv文件。不仅仅是文件夹中的最后一个文件

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非常感谢您为这个新手提供的任何帮助。

首先，您没有定义csv变量

但无论如何，这种行为是有意义的，因为您在最后使用csv，所以它将被设置为最后一个文件。 理想情况下，您可以再次使用glob获取所有文件名，然后将其设置为新列

#this is a Python list containing filenames
csvs = glob.glob(os.path.join('path/*.csv'))

#now set the csv into a pd series
csv_paths = pd.Series(csvs)

df['file_name'] = csv_paths.values

我认为您需要在

循环

中添加新列，同时还添加了参数

ignore_index=True

，以便在

索引

中删除重复项：

用于测试的文件是

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---

什么是

csv

-没有定义变量

csv

。我得到

ValueError:值的长度与索引的长度不匹配，因为每个文件都有多行数据。
import pandas as pd
import glob, os

files = glob.glob('files/*.csv')
print (files)
['files\\a.csv', 'files\\b.csv', 'files\\c.csv']

files = glob.glob('files/*.csv')
print (files)
['files\\a.csv', 'files\\b.csv', 'files\\c.csv']

df = pd.concat([pd.read_csv(fp).assign(New=os.path.basename(fp)) for fp in files])
print (df)
   a  b  c  d    New
0  0  1  2  5  a.csv
1  1  5  8  3  a.csv
2  0  9  6  5  b.csv
3  1  6  4  2  b.csv
4  0  7  1  7  c.csv
5  1  3  2  6  c.csv

files = glob.glob('files/*.csv')
df = pd.concat([pd.read_csv(fp).assign(New=os.path.basename(fp).split('.')[0]) for fp in files])
print (df)
   a  b  c  d New
0  0  1  2  5   a
1  1  5  8  3   a
2  0  9  6  5   b
3  1  6  4  2   b
4  0  7  1  7   c
5  1  3  2  6   c