在python中读取和压缩过去14天的csv文件

我需要编写一个脚本，读取过去14天（每天早上）所有具有特定名称的csv文件，但当我进行concat时，这会给我一个小立方体（在jupyter笔记本中），而这个符号没有任何内容

def get_local_file(pdate, hour, path='/data/'):
        """Get date+hour processing file from local drive

       :param pdate: str Processing date
        :param hour: str Processing hour
        :param path: str Path to file location
        :return: Pandas DF Retrieved DataFrame
        """

        sdate = pdate + '-' + str(hour)
        for p_file in os.listdir(path):
            if fnmatch.fnmatch(p_file, 'ABC_*'+sdate+'*.csv'):
                return path+p_file

def get_files(pdate, path='/data/'):
    hours = [time(i).strftime('%H') for i in range(24)]
    fileList=[]
    for hour in hours:
        fileList.append(get_local_file(pdate, hour))
    return fileList

end_datetime = datetime.combine(date.today(), time(0, 0, 0))
proc_datetime = end_datetime - timedelta(days=14)
while proc_datetime <= end_datetime:
    proc_datetime += timedelta(days=1)
    a = get_files(str(proc_datetime.date()).replace('-', '_'))
    frame = pd.DataFrame()
    list_ = []
    for file_ in a:
        if file_ != None:
            df = pd.read_csv(file_,index_col=None, header=0, delimiter=';')
            list_.append(df)
            frame = pd.concat(list_)

def get_local_文件（pdate，hour，path='/data/'）：
“”“从本地驱动器获取日期+小时处理文件
：param pdate:str处理日期
：参数小时：str处理小时
：param path:str文件位置的路径
：return：检索到的数据帧
"""
sdate=pdate+'-'+str（小时）
对于os.listdir（路径）中的p_文件：
如果fnmatch.fnmatch（p_文件'ABC_*'+sdate+'*.csv'）：
返回路径+p_文件
def get_文件（更新，路径='/data/'）：
小时=[时间（i）.范围（24）内i的strftime（“%H”）]
文件列表=[]
以小时为单位的小时：
追加（获取本地文件（pdate，小时））
返回文件列表
end_datetime=datetime.combine（date.today（），time（0,0,0））
proc_datetime=end_datetime-timedelta（天=14）
而proc_datetime如果您想从一堆
.csv
文件创建一个数据帧，您可以这样做：


在循环之前初始化空列表
对数据帧中读取的每个文件进行循环，并将其附加到列表中
将列表连接到循环后的单个数据帧中

我没有检查您对日期和文件名的处理是否正确，但以下是关于连接部分代码的相关更改：

end_datetime = datetime.combine(date.today(), time(0, 0, 0))
proc_datetime = end_datetime - timedelta(days=14)
list_ = []
while proc_datetime <= end_datetime:
    proc_datetime += timedelta(days=1)
    a = get_files(str(proc_datetime.date()).replace('-', '_'))
    for file_ in a:
        if file_ != None:
            df = pd.read_csv(file_, index_col=None, header=0, delimiter=';')
            list_.append(df)
frame = pd.concat(list_)

end_datetime=datetime.combine（date.today（），time（0,0,0））
proc_datetime=end_datetime-timedelta（天=14）
列表\=[]
而proc_datetime如果您想从一堆
.csv
文件创建一个数据帧，您可以这样做：


在循环之前初始化空列表
对数据帧中读取的每个文件进行循环，并将其附加到列表中
将列表连接到循环后的单个数据帧中

我没有检查您对日期和文件名的处理是否正确，但以下是关于连接部分代码的相关更改：

end_datetime = datetime.combine(date.today(), time(0, 0, 0))
proc_datetime = end_datetime - timedelta(days=14)
list_ = []
while proc_datetime <= end_datetime:
    proc_datetime += timedelta(days=1)
    a = get_files(str(proc_datetime.date()).replace('-', '_'))
    for file_ in a:
        if file_ != None:
            df = pd.read_csv(file_, index_col=None, header=0, delimiter=';')
            list_.append(df)
frame = pd.concat(list_)

end_datetime=datetime.combine（date.today（），time（0,0,0））
proc_datetime=end_datetime-timedelta（天=14）
列表\=[]
而proc_datetime
导入
导入glob
csvFiles=glob.glob（路径+“/data/*.csv”）
列表\=[]
对于csvFiles中的文件：
如果（（datetime.combine（date.today（），time（0,0,0））-datetime（*映射（int，file.split（“-”[1]））.days<14）
df=pandas.read_csv（文件，索引_col=None，头=0，分隔符=“；”）
列表附加（df\u f）
frame=pandas.concat（列表，忽略索引=True）
frame.to_csv（“追加文件.csv”）

假设文件路径中没有任何连字符（-）。
import
导入glob
csvFiles=glob.glob（路径+“/data/*.csv”）
列表\=[]
对于csvFiles中的文件：
如果（（datetime.combine（date.today（），time（0,0,0））-datetime（*映射（int，file.split（“-”[1]））.days<14）
df=pandas.read_csv（文件，索引_col=None，头=0，分隔符=“；”）
列表附加（df\u f）
frame=pandas.concat（列表，忽略索引=True）
frame.to_csv（“追加文件.csv”）

假设文件路径中没有任何连字符（-）。
为什么不直接使用：frame=pd将df连接到frame。concat（df）@2Obe返回此错误：第一个参数必须是pandas对象的iterable，您传递了类型为“DataFrame”的对象，因此文件名也包含日期。？还是应该根据上次修改的时间来选择？@VenkateshDurgumahanthi每个csv文件的文件名中都有一个日期，当我运行此程序时，它需要从过去14天中选择csv文件。有一天我在看书的时候，一切都很好。我需要提到的是，每天大约有25-35个csv。可能每天都会创建带有csv的子列表，这会导致问题。但我不知道为什么，我仍然不清楚这个问题。因此，在特定文件夹中，每天至少有25个文件。那么文件名是否也有日期和时间戳，或者如何区分特定日期的文件？你能举一个文件名的例子吗？为什么不直接用：frame=pd将df连接到frame。concat（df）@2Obe返回我这个错误：第一个参数必须是pandas对象的iterable，你传递了一个类型为“DataFrame”的对象，所以文件名也包含日期。？还是应该根据上次修改的时间来选择？@VenkateshDurgumahanthi每个csv文件的文件名中都有一个日期，当我运行此程序时，它需要从过去14天中选择csv文件。有一天我在看书的时候，一切都很好。我需要提到的是，每天大约有25-35个csv。可能每天都会创建带有csv的子列表，这会导致问题。但我不知道为什么，我仍然不清楚这个问题。因此，在特定文件夹中，每天至少有25个文件。那么文件名是否也有日期和时间戳，或者如何区分特定日期的文件？你能举个文件名的例子吗？就这样。空列表需要在循环之前，谢谢你，伙计。。。太多了，就这样。空列表需要在循环之前，谢谢你，伙计。。。这么多。