Python 将多个类似的CSV文件连接到一个大数据帧中

我有一个目录，其中只有我想要使用的CSV文件。我想连接所有这些CSV文件并创建一个更大的文件。我试过一个代码，但不起作用

import os
import pandas as pd

targetdir = r'C:/Users/toshiba/Documents/ICF2011/Base Admision San Marcos 2014-2/Sabado'

filelist = os.listdir(targetdir) 

big_df=pd.DataFrame()
for file in filelist :
    big_df.append(pd.read_csv(file), ignore_index=True)

我运行了代码，有一条消息说：

IOError:A011.csv文件不存在

。

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这是矛盾的，因为

A011.csv

是我使用的目录中的第一个csv文件。

listdir

只返回文件名，而不返回完整路径。要获得完整的路径，您需要加入

targetdir

和

file

（变量名不正确，因为它掩盖了

文件的类型）。此外，您还必须捕获
.append
的结果，因为它返回一个新对象，而不是原地追加

for filename in filelist:
    big_df = big_df.append(pd.read_csv(os.path.join(targetdir, filename), ignore_index=True)

listdir
只返回文件名，不返回完整路径。要获得完整的路径，您需要加入
targetdir
和
file
（变量名不正确，因为它掩盖了
文件的类型）。此外，您还必须捕获
.append
的结果，因为它返回一个新对象，而不是原地追加

for filename in filelist:
    big_df = big_df.append(pd.read_csv(os.path.join(targetdir, filename), ignore_index=True)

正如在另一个答案中提到的，您需要使用完整路径，而不是本地路径

我建议使用而不是，因为这样您不会制作很多中间帧：

big_df = pd.concat(pd.read_csv(os.path.join(targetdir, filename),
                               ignore_index=True)
                   for filename in filelist)

正如在另一个答案中提到的，您需要使用完整路径，而不是本地路径

我建议使用而不是，因为这样您不会制作很多中间帧：

big_df = pd.concat(pd.read_csv(os.path.join(targetdir, filename),
                               ignore_index=True)
                   for filename in filelist)