Python读取文件夹下所有表格文件的实现解析
在数据分析和数据处理的领域，表格文件（如CSV、Excel）是常见的数据存储形式。当我们需要处理文件夹中的多个表格时，手动读取和合并这些文件显得尤为繁琐。因此，使用Python来自动化这个流程，将极大地提高工作效率。本篇文章将详细介绍如何通过Python读取文件夹下的所有表格文件，并进行合并处理。
流程概述
以下是整个流程的简单图示，使用mermaid语法的流程图表示：
flowchart TD
A[开始] --> B[导入所需库]
B --> C[指定文件夹路径]
C --> D[遍历文件夹中的文件]
D --> E{文件类型?}
E -->|CSV| F[读取CSV文件]
E -->|Excel| G[读取Excel文件]
F --> H[合并数据]
G --> H
H --> I[保存合并后的文件]
I --> J[结束]
环境准备
在开始编写代码之前，我们需要确保已经安装了相关的Python库。通常我们会用到以下几个库：
pandas: 用于数据处理。os: 用于操作文件和文件夹。glob: 用于查找符合特定规则的文件。
您可以通过以下命令进行安装：
pip install pandas openpyxl
读取文件夹中的表格文件
接下来，我们编写一个Python脚本，来读取指定文件夹中的所有表格文件（CSV、Excel），并将它们合并为一个文件。
import pandas as pd
import os
import glob
# 指定文件夹路径
folder_path = "path/to/your/folder" # 请根据实际情况修改路径
# 读取所有CSV和Excel文件
all_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.csv")) + \
glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx"))
# 创建一个空的数据框用于存放合并的数据
combined_data = pd.DataFrame()
# 遍历每个文件
for filename in all_files:
if filename.endswith('.csv'):
data = pd.read_csv(filename)
elif filename.endswith('.xlsx'):
data = pd.read_excel(filename)
# 合并数据
combined_data = pd.concat([combined_data, data], ignore_index=True)
# 保存合并后的数据到新的CSV文件
combined_data.to_csv("combined_data.csv", index=False)
print("数据合并完成，已保存为combined_data.csv")
代码解析
在上述代码中：
- 我们首先导入了必要的库。
- 定义了要读取的文件夹路径。
- 使用
glob库找到了所有CSV和Excel文件，并存储在all_files列表中。 - 创建了一个空的Pandas DataFrame (
combined_data)，用来存放合并的数据。 - 遍历每一个文件，根据文件后缀名选择用合适的方法读取数据，把每个文件的数据合并到
combined_data中。 - 最后将合并后的数据保存为一个新的CSV文件。
类图设计
下面是此程序相关的类图，可以帮助我们更好地理解整个代码的结构和功能。
classDiagram
class FileReader {
+str folder_path
+list all_files
+DataFrame combined_data
+void read_files()
+DataFrame merge_data()
+void save_data()
}
class DataFrame {
+list data
+void concat()
+void to_csv()
}
FileReader --> DataFrame
结语
通过上述Python脚本，我们已经成功实现了在指定文件夹中读取所有表格文件，并将它们合并成一个新的文件。这样的自动化处理不仅提高了工作效率，还减少了人力成本。随着数据量的增加，掌握这样的技能显得愈发重要。
希望本文能为您在数据处理方面提供帮助！若您对代码有任何疑问或需进一步的解析，请随时与我交流。
