python如何批量处理csv
时间: 2025-01-15 14:14:31 浏览: 97
### 使用Python进行CSV文件批量处理的最佳实践
#### 读取单个CSV文件
在Python中,`pandas`库提供了强大的功能用于操作CSV文件。可以轻松加载、查看和分析CSV中的数据。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df.head())
```
此代码片段展示了如何利用Pandas快速导入并预览名为`example.csv`的文件内容[^1]。
#### 批量读取多个CSV文件
当面对大量CSV文件时,可以通过循环结构自动完成这一过程。下面的例子说明了怎样一次性打开目录下的所有CSV文档:
```python
import os
import glob
import pandas as pd
path = 'data_folder/' # 存放CSV文件夹路径
all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))
dfs = []
for filename in all_files:
df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
dfs.append(df)
big_df = pd.concat(dfs, axis=0, ignore_index=True)
```
上述脚本实现了从指定位置收集所有的CSV表格,并将其合并成一个新的DataFrame对象`big_df`以便后续统一管理与计算[^2]。
#### 解决编码问题
有时,在尝试解析某些特定字符集(如中文)构成的内容时可能会遇到困难。为了避免此类错误发生,可以在调用`read_csv()`函数的同时指明合适的编码方式,比如UTF-8:
```python
df = pd.read_csv('chinese_text.csv', encoding='utf-8')
```
这样做能够有效防止因默认ASCII编解码器而导致的异常情况出现[^3]。
#### 向现有CSV文件追加新列
如果需要向已经存在的CSV文件里增加额外的信息,则可先载入原表再添加新的字段最后保存回去:
```python
new_column_data = ['value1', 'value2'] * (len(big_df)//2) + ['value1']*(len(big_df)%2)
big_df['NewColumn'] = new_column_data
output_path = './processed_data_with_new_columns.csv'
big_df.to_csv(output_path, mode='a', index=False, header=not os.path.exists(output_path))
```
这段程序示范了如何给大型汇总后的数据帧附加一列表达式的结果,并按照需求决定是否覆盖原有文件还是另存为副本[^4]。
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