python 批量合并csv

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-10-13 14:57 276阅读 0赞

1.当csv数量在10以下，每个csv量很小时：

import pandas as pd
    def merge_csv_file(path=None, col_name=[], file_type='csv'):
        """
        遍历并合并文件夹里的文件
        :param path: 文件夹路径
        :param col_name: 列名
        :param file_type: 文件类型
        :return:
        """
        data = pd.DataFrame()
        for _, _, filenames in os.walk(path):
            if file_type == 'csv':
                for filename in filenames:
                    if '.csv' in filename:
                        data1 = pd.read_csv(path + filename, names=col_name)
                        data = pd.concat([data, data1], axis=0)
                return data
            elif file_type == 'xlsx':
                for filename in filenames:
                    if '.xlsx' in filename:
                        data1 = pd.read_excel(path + filename, names=col_name)
                        data = pd.concat([data, data1], axis=0)
                return data

2.当csv很多，单个csv量也很大，内存不是很大，而且想要快速，可以用追加的方式

import os
    import pandas as pd
    def append_csv(csvs_path, save_file_path_and_name, save_col):
        '''
        
        :param csvs_path: 批量csv存放的位置
        :param save_file_path_and_name: 合并后存放数据的文件路径+名称
        :param save_col: 想要保存的列【加上这个可以保证数据按列存储是不会乱】
        :return: 
        '''
        for _, _, filenames in os.walk(csvs_path):
            for i in filenames:
                if '.csv' in i:
                    data = pd.read_csv(csvs_path + i)
                    data[save_col].to_csv(save_file_path_and_name, mode='a', header=False)
        return True