python批量导入csv数据

<think>好的，我现在需要帮用户解决如何用Python批量导入多个CSV文件的问题，用户希望使用pandas和glob库，并且不需要手动输入文件名。首先，我得回忆一下相关的库和方法。 记得pandas的read_csv可以读取单个文件，但批量处理需要结合其他工具。用户提到了glob，这个库是用来匹配文件路径的，可以方便地找到所有符合特定模式的CSV文件。比如使用glob.glob('*.csv')就能获取当前目录下所有CSV文件的列表。这样就不用手动输入每个文件名了。 然后，可能需要用循环或者列表推导式来逐个读取文件。之前看过pd.concat的例子，可以把多个DataFrame合并成一个。但用户是否需要合并呢？根据引用[3]中的例子，使用pd.concat和列表推导式可以合并文件，并且添加文件名作为新列。不过用户的问题只是导入，可能合并是可选项，但用户可能希望知道如何同时处理多个文件。 接下来需要确认步骤。首先导入必要的库：pandas和glob。然后使用glob获取所有CSV文件的路径列表。之后遍历这个列表，用pd.read_csv读取每个文件，并存储到一个列表中。最后可以选择是否合并。 用户提供的引用[2]和[3]都提到了合并多个CSV文件的方法，尤其是引用[3]中的代码示例，使用了列表推导式和pd.concat，同时用assign添加文件名列。这可能对用户有帮助，特别是如果需要区分数据来源的话。 需要注意的是文件路径的正确性，如果CSV文件不在当前目录，可能需要调整glob的模式，比如加上路径前缀。另外，处理大量文件时要考虑内存是否足够，否则可能需要逐块读取。 可能的问题点包括：文件编码不一致，比如有的CSV是utf-8，有的是gbk，需要统一处理；或者列名不一致导致合并后出现问题。这些可能需要用户根据实际情况调整参数，比如指定encoding参数，或检查列名。 总结步骤应该是：1. 导入库；2. 获取文件列表；3. 读取并合并；4. 可选的处理，如添加文件名列。需要给出具体的代码示例，并解释每个部分的作用。同时，根据引用[3]，添加文件名作为新列的方法，可能对用户有用，所以可以包含在示例中。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续需求，比如处理不同结构文件、处理内存不足、添加文件名等，以及如何导出合并后的数据，这些都是用户可能会遇到的问题。</think>### 分步解答：Python批量导入多个CSV文件的方法（使用Pandas和glob） #### 步骤1：导入所需库 ```python import pandas as pd import glob ``` #### 步骤2：自动获取所有CSV文件路径 使用`glob.glob`匹配当前目录下所有`.csv`文件： ```python file_paths = glob.glob("*.csv") # 获取当前文件夹所有CSV文件路径列表 ``` - 若需指定子目录：`glob.glob("data/*.csv")` - 若需递归搜索：`glob.glob("**/*.csv", recursive=True)` #### 步骤3：批量读取并合并数据 使用列表推导式遍历文件路径，通过`pd.read_csv`读取数据，再用`pd.concat`合并： ```python # 基础版（直接合并） all_data = pd.concat([pd.read_csv(fp) for fp in file_paths]) # 增强版（添加文件名作为新列）[^3] all_data = pd.concat([ pd.read_csv(fp).assign(SourceFile=os.path.basename(fp)) for fp in file_paths ]) ``` #### 完整代码示例 ```python import pandas as pd import glob import os # 获取所有CSV文件路径 files = glob.glob("path/to/csv_folder/*.csv") # 修改为实际路径 # 批量读取并添加文件名列 combined_df = pd.concat([ pd.read_csv(file).assign(Filename=os.path.basename(file)) for file in files ]) # 查看结果 print(f"共加载 {len(files)} 个文件，总数据量：{len(combined_df)} 行") print(combined_df.head()) ``` #### 关键参数说明 | 参数/方法 | 作用说明 | 应用场景示例 | |---------|--------|------------| | `glob.glob()` | 文件路径模式匹配 | 批量获取特定格式文件 | | `pd.read_csv()` | 读取单个CSV文件 | 支持`encoding='gbk'`等参数 | | `pd.concat()` | 垂直堆叠DataFrame | 合并多个结构相同的表格 | | `.assign()` | 添加新列 | 标记数据来源文件[^3] | #### 注意事项 1. **文件结构一致性**：所有CSV应有相同的列名和顺序 2. **内存管理**：大数据量时建议使用`chunksize`参数分块读取 3. **编码处理**：中文文件可能需要指定`encoding='gb18030'` 4. **索引重置**：合并后建议使用`reset_index(drop=True)`

在Python中，你可以使用pandas库配合MySQL连接工具（如mysql-connector-python或pymysql）来批量导入CSV文件到MySQL数据库。以下是一个基本的步骤： 首先，确保你已经安装了必要的库： ```bash pip install pandas mysql-connector-python ``` 然后，你可以通过以下代码实现CSV文件的批量导入： ```python import pandas as pd import mysql.connector # 创建MySQL连接 cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password', host='your_host', database='your_database') # 如果有需要，创建表（这里假设已存在） table_name = 'your_table_name' df = pd.read_csv('your_file.csv') # 读取CSV文件 if not cnx.get_table(table_name): df.to_sql(name=table_name, con=cnx, if_exists='replace', index=False) # 插入数据或替换表内容 # 执行SQL批量插入（如果CSV列名与数据库表结构一致） with open('your_file.csv', 'r') as f: cursor = cnx.cursor() for line in f: data = line.strip().split(',') insert_query = f"INSERT INTO {table_name} VALUES (%s, %s, ...)" # 根据实际字段填写占位符 cursor.execute(insert_query, tuple(data)) cnx.commit() # 提交事务 # 关闭连接 cursor.close() cnx.close()