使用熊猫循环读取CSV文件，然后将它们串联

Question

我有10个的CSV文件，命名为data_run1_all.csv，data_run2_all.csv，...， data_run10_all.csv。CSV文件具有相同的列，但具有不同的行。

现在我导入它们一个一个地df_run1，df_run2...， df_run10。

我可以使用循环导入它们吗？类似于：i=1 to 10, df_runi=pandas.read_csv('data_runi_all.csv')。

我问是因为每个数据框的数据分析，绘图等也是相同的。每个数据帧的所有代码重复10次。如果我可以使用循环执行10次，则代码将更短且可读。

Answer 1

循环读取您的CSV并致电pd.concat：

file_name = 'data_run{}_all.csv'
df_list = []
for i in range(1, 11):
    df_list.append(pd.read_csv(file_name.format(i))

df = pd.concat(df_list)

或者，您可以在理解范围内构建列表：

file_name = 'data_run{}_all.csv'
df = pd.concat([pd.read_csv(file_name.format(i)) for i in range(1, 11)])