在本节中，导入必要的库（pandas、glob和）。tqdm该folder_path变量指定 CSV 文件所在的文件夹路径。该all_csv_files变量用于glob.glob()检索指定文件夹及其子文件夹内的所有 CSV 文件路径。merged_data创建一个名为的空 DataFrame来存储合并的数据。该total_files变量计算找到的 CSV 文件的总数。最后，使用库初始化进度条tqdm来跟踪合并 CSV 文件的进度。


import pandas as pd
import glob
from tqdm import tqdm
 
folder_path = r'C:\Users\dell\Desktop\TRY'
all_csv_files = glob.glob(folder_path + '/**/*.csv', recursive=True)
 
merged_data = pd.DataFrame()
total_files = len(all_csv_files)
progress_bar = tqdm(total=total_files, unit='file', desc='Merging CSV files')
'运行

第二节：合并 CSV 文件

此部分迭代列表中的每个 CSV 文件all_csv_files。该pd.read_csv()函数用于将每个 CSV 文件读取到名为的 DataFrame 中df。该pd.concat()函数用于连接dfDataFrame merged_dataDataFrame，将它们合并在一起。该ignore_index=True参数确保合并后的 DataFrame 具有新的连续索引。如果读取文件时出现解析错误，pd.errors.ParserError则会捕获异常并打印错误消息。进度条会针对处理的每个文件进行更新，最后在所有文件合并后关闭。


for file in all_csv_files:
    try:
        df = pd.read_csv(file)
        merged_data = pd.concat([merged_data, df], ignore_index=True)
    except pd.errors.ParserError as e:
        print(f"解析文件 {file} 时出错：{e}")
    progress_bar.update(1)
 
progress_bar.close()

第三节：保存合并数据

在本节中，该output_file变量指定保存合并数据的文件路径。然后使用该方法将DataFramemerged_data保存到新的 CSV 文件中to_csv()，并index=False排除输出文件中的索引列。最后，打印一条成功消息。


output_file = r'C:\Users\dell\Desktop\TRY\综合文件.csv'
merged_data.to_csv(output_file, index=False)
print("CSV files merged successfully!")

第四节：代码总结

此代码从指定文件夹及其子文件夹中读取多个 CSV 文件，将它们合并到单个 DataFrame 中，并将合并的数据保存到新的 CSV 文件中，还处理了合并过程中潜在的解析错误。

第五节：代码运行实例

例如要合并该文件下的所有csv文件，如图所示：

运行代码后总的csv文件将保存在该文件夹下：

完整程序：


import pandas as pd
import glob
from tqdm import tqdm
 
 
 
# 指定要合并的 CSV 文件所在的文件夹路径
folder_path = r'C:\Users\dell\Desktop\TRY'
# 获取所有子文件夹中的 CSV 文件路径
all_csv_files = glob.glob(folder_path + '/**/*.csv', recursive=True)
 
 
 
# 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()
# 获取文件总数
total_files = len(all_csv_files)
# 创建进度条
progress_bar = tqdm(total=total_files, unit='file', desc='Merging CSV files')
# 逐个读取并合并 CSV 文件
for file in all_csv_files:
    try:
        df = pd.read_csv(file)  # 读取 CSV 文件
        merged_data = pd.concat([merged_data, df], ignore_index=True)  # 合并数据
    except pd.errors.ParserError as e:
        print(f"解析文件 {file} 时出错：{e}")
    # 更新进度条
    progress_bar.update(1)
# 关闭进度条
progress_bar.close()
 
 
# 指定要保存合并后数据的输出文件路径
output_file = r'C:\Users\dell\Desktop\TRY\综合文件.csv'
# 保存合并后的数据到新的 CSV 文件
merged_data.to_csv(output_file, index=False)
print("CSV files merged successfully!")
'运行