Python获取当前文件夹所有CSV文件
在Python编程中，有时我们需要对当前文件夹中的多个CSV文件进行读取、处理或者分析。本文将介绍如何使用Python获取当前文件夹中所有的CSV文件，并提供相应的代码示例。
准备工作
在开始之前，我们需要先安装glob模块。glob是Python内置的一个用于查找文件路径的模块，它可以根据指定的规则匹配文件路径，并返回符合条件的文件路径列表。如果你的Python环境已经安装了Anaconda，那么glob模块是默认安装的；如果没有安装，可以通过以下命令来安装：
pip install glob2
获取当前文件夹所有CSV文件
要获取当前文件夹中所有的CSV文件，我们可以使用glob模块的glob函数并传入相应的匹配规则。在Python中，*表示匹配任意个字符，所以我们可以使用*.csv来表示匹配所有以.csv结尾的文件。下面是获取当前文件夹所有CSV文件的代码示例：
import glob
csv_files = glob.glob('*.csv')
执行上述代码后，csv_files将会是一个包含当前文件夹所有CSV文件路径的列表。如果当前文件夹下没有CSV文件，那么csv_files将会是一个空列表。
使用示例
接下来，我们将使用一个简单的示例来演示如何读取当前文件夹中所有的CSV文件并进行相应的处理。
假设我们的当前文件夹中有三个CSV文件，分别是data1.csv、data2.csv和data3.csv。每个CSV文件都包含了相同的两列数据：name和age。
我们首先需要导入pandas库，pandas是一个用于数据处理和分析的强大库。然后，我们可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件，并对数据进行相应的处理。
下面是完整的代码示例：
import glob
import pandas as pd
csv_files = glob.glob('*.csv')
for file in csv_files:
data = pd.read_csv(file)
print(f"文件名：{file}")
print(data)
print('-' * 20)
执行上述代码后，将会输出每个CSV文件的文件名以及对应的数据。我们可以根据需要对数据进行进一步的处理，比如计算平均值、筛选特定条件的数据等。
总结
本文介绍了如何使用Python获取当前文件夹中所有的CSV文件，并提供了相应的代码示例。通过使用glob模块，我们可以方便地获取当前文件夹中所有CSV文件的路径，并使用pandas库进行数据处理。希望本文对你在Python中处理CSV文件时有所帮助！
