Python 批量合并csv文件

一、批量合并csv文件《方法1》

import pandas as pd
import glob
import os

# 获取所有CSV文件的路径
file_paths = glob.glob("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对\\*.csv")
# 使用glob.glob函数获取指定目录下所有以.csv为扩展名的文件路径，并将结果存储在file_paths列表中

print(file_paths)  # 打印出这些文件路径供你检查

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()
# 创建一个空的DataFrame，用于存储合并后的数据

# 逐个读取每个CSV文件，并将其添加到DataFrame中
for file_path in file_paths:
    # 读取CSV文件并添加文件名为一列
    temp_df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk')
    # 使用pd.read_csv函数读取CSV文件，encoding参数指定了文件的编码格式，这里使用GBK编码
    file_name = os.path.basename(file_path)
    print(file_name)
    # 使用os.path.basename函数获取文件名（包含扩展名）
    temp_df['file_name'] = file_name
    # 将文件名作为新的一列添加到temp_df中
    df = df.append(temp_df, ignore_index=True)
    # 使用df.append函数将temp_df合并到主DataFrame df中，ignore_index=True表示重新设置行索引

# 将DataFrame写入新的CSV文件中
df.to_csv("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\合并数据.csv", index=False)
# 使用df.to_csv函数将合并后的数据保存为新的CSV文件，index=False表示不保存行索引

 二、批量合并csv文件 多文件编码格式《方法2》

import pandas as pd
import glob
import os

# 使用glob.glob函数获取指定目录下所有以.csv为扩展名的文件路径，并将结果存储在file_paths列表中
file_paths = glob.glob("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对\\*.csv")

# 创建一个空的DataFrame，用于存储合并后的数据
df = pd.DataFrame()

# 循环遍历每个CSV文件，并将其添加到DataFrame中
for file_path in file_paths:
    # 尝试使用不同的编码格式读取CSV文件，直到成功为止
    for encoding in ['utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'utf-16', 'iso-8859-1']:
        try:
            # 使用pd.read_csv函数读取CSV文件，encoding参数指定了文件的编码格式
            temp_df = pd.read_csv(file_path, encoding=encoding)
            break  # 如果成功读取，则跳出循环
        except UnicodeDecodeError:  # 如果出现编码错误，则捕获该错误，并继续尝试下一个编码格式
            continue
    else:  # 如果没有任何编码格式成功读取CSV文件，则打印一条错误消息，并继续处理下一个文件
        print(f"无法读取CSV文件：{file_path}")
        continue

    # 使用os.path.basename函数获取文件名（包含扩展名）
    file_name = os.path.basename(file_path)

    # 将文件名作为新的一列添加到DataFrame中
    temp_df['file_name'] = file_name

    # 使用df.append函数将temp_df合并到主DataFrame df中，ignore_index=True表示重新设置行索引
    df = df.append(temp_df, ignore_index=True)

# 使用df.to_csv函数将合并后的数据保存为新的CSV文件，index=False表示不保存行索引
df.to_csv("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\合并数据.csv", index=False)

 三、批量合并csv文件《方法3》

import os
import pandas as pd

# 指定包含CSV文件的文件夹路径
folder_path = "C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对"

# 获取文件夹中的所有CSV文件
csv_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.csv')]

print(csv_files)  # 打印出找到的CSV文件列表

# 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历所有CSV文件并合并它们
for file in csv_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)

    # 读取CSV文件，使用GBK编码（GBK是一种常见的中文字符编码）
    df = pd.read_csv(file_path, encoding='GBK')

    # 添加一个新的列，用于标识数据来自哪个CSV文件
    df['SourceFile'] = file

    # 合并数据，将当前CSV文件的数据追加到已合并的数据中
    merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为一个新的CSV文件，指定index=False以避免保存索引列
merged_data.to_csv("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\合并数据.csv", index=False)

# 打印完成消息
print('CSV文件合并完成并保存为合并数据.csv')

 四、合并多种不同编码格式的csv文件

import os
import pandas as pd
import chardet

def merge_csv_files(folder_path,output_path):
    # 获取文件夹中的所有CSV文件
    csv_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.csv')]
    print(csv_files)
    # 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据
    merged_data = pd.DataFrame()

    # 遍历所有CSV文件并合并它们
    for file in csv_files:
        file_path = os.path.join(folder_path, file)

        # 使用 chardet.detect 函数检测文件编码格式
        with open(file_path, 'rb') as f:
            result = chardet.detect(f.read())
        encoding = result['encoding']

        # 读取CSV文件，指定检测到的编码格式
        df = pd.read_csv(file_path, encoding=encoding)

        if "YYFX_OrderList" in file_path:
            df.insert(12, 'NewColumnName', df.iloc[:, 11])
        # 添加一个新的列，用于标识数据来自哪个CSV文件
        df['SourceFile'] = file

        # 合并数据，将当前CSV文件的数据追加到已合并的数据中
        merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

    # 将合并后的数据保存为一个新的CSV文件，指定index=False以避免保存索引列
    merged_data.to_csv(output_path, index=False)
    print("已将所有CSV文件合并为一个文件：合并数据.csv")

folder_path = "C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对"
output_path = "C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对\\数据汇总.csv"
merge_csv_files(folder_path,output_path)