用python读取多个csv表指定数据写入一个表中

我想用python 合并一组表格，麻烦给写可直接用的代码

目录D:/001 文件下有多个cvs表（表1到表?），
把第二列（B2到B?，数量不固定）除以固定值A2，
得到新的列合并输出在all.csv中，放同目录下
第一行输出表格文件名，原表第一行数据不需要，
如图分表第3列是需要的生成的数据合并到总表

下面是一组参考代码，用来改改可能快一点

import pandas as pd
import os
# 获取当前路径
cwd = os.getcwd()

# 要拼接的文件夹及其完整路径，注不要包含中文
# 待读取批量csv的文件夹 
read_path =  'data_Q1_2018' 
# 待保存的合并后的csv的文件夹           
save_path =  'data_Q1_2018_merge'  
# 待保存的合并后的csv       
save_name = 'Modified.csv'   
# 修改当前工作目录
os.chdir(read_path)

# 将该文件夹下的所有文件名存入列表
csv_name_list = os.listdir()

# 读取第一个CSV文件并包含表头，用于后续的csv文件拼接
df = pd.read_csv( csv_name_list[0]) 

# 读取第一个CSV文件并保存
df.to_csv( cwd + '\\' + save_path + '\\' + save_name , encoding="utf_8",index=False)
# 循环遍历列表中各个CSV文件名，并完成文件拼接
for i in range(1,18):
    df = pd.read_csv( csv_name_list[i] )
    df.to_csv(cwd + '\\' + save_path + '\\' + save_name ,encoding="utf_8",index=False, header=False, mode='a+')

import pandas as pd
import glob
import os
# 获取当前路径
cwd = os.getcwd()
 
# 要拼接的文件夹及其完整路径，注不要包含中文
## 待读取批量csv的文件夹 
read_path =  'data_Q1_2018' 
## 待保存的合并后的csv的文件夹           
save_path =  'data_Q1_2018_merge'  
## 待保存的合并后的csv       
save_name = 'Modified.csv'   
# 修改当前工作目录
os.chdir(read_path)
 
# 将该文件夹下的所有文件名存入列表
csv_name_list = glob.glob('*csv')
 
# 读取第一个CSV文件并包含表头，用于后续的csv文件拼接
df = pd.read_csv(csv_name_list[0])
tableName = os.path.splitext(csv_name_list[0])[0]
df[tableName] = df[df.columns[1]] / df.iloc[0,0]
tableList = []
tableList.append(tableName)
# # 循环遍历列表中各个CSV文件名，并完成文件拼接
for i in range(1,len(csv_name_list)):
    data = pd.read_csv( csv_name_list[i] )
    tableName2 = os.path.splitext(csv_name_list[i])[0]
    tableList.append(tableName2)
    data[tableName2] = data[data.columns[1]] / data.iloc[0,0]
    df = pd.concat([df,data],axis=1)
    finalData = df[tableList]
finalData.to_csv(cwd + '\\' + save_path + '\\' + save_name ,encoding="utf_8",index=False)

import os
import pandas as pd

# 保存的文件名称
save_name = 'all.csv'

# 保存的路径
root = 'D:\\001'

# 读取所有文件
file_names = os.listdir(root)

tableList = []
i = -1
for x in file_names:
    # 遍历所有csv文件,除了all.csv
    csv_file = root + "\\" + x  
    if (os.path.splitext(csv_file)[1] == '.csv' and x != save_name):  
        i += 1
        tableName = os.path.splitext(x)[0]
        print("读取文件:"+x)
        if i == 0:
            # 读取第一个CSV文件并包含表头，用于后续的csv文件拼接
            df = pd.read_csv(csv_file)             
            df[tableName] = df[df.columns[1]] / df.iloc[0,0]
            tableList.append(tableName)
        if i > 0:

            # 读取csv文件
            a = pd.read_csv(csv_file)

            tableList.append(tableName)
            a[tableName] = a[a.columns[1]] / a.iloc[0,0]
            df = pd.concat([df,a],axis=1)
            finalData = df[tableList]
        print("读取完毕")
finalData.to_csv(root + '\\' + save_name ,encoding="utf_8",index=False)

答主,按照你文案的要求写的,你试试看

你A和B的表头是什么？还是都是数字？

你的每个表的每一列哪只有一个数？

路劲写的是相对路径，你自己改或者直接在文件夹路径运行

#%% 数据处理准备工作
import os
import re
import logging
import pandas as pd
import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

#%% 初始化日志文件

def init_log():
    """
    初始化日志文件，若日志已存在则删除重建
    """
    # 日志目录
    log_dir = ".\\日志\\"
    # 不存在新建
    if not os.path.exists(log_dir):
        os.mkdir(log_dir)
    # 日志文件路径
    log_file_path = log_dir + "log.txt"
    # 若日志文件存在则删除
    if os.path.exists(log_file_path):
        os.remove(log_file_path)
    # 日志格式
    log_format = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
    # 配置日志
    logging.basicConfig(filename=log_file_path, level=logging.INFO, format=log_format)
    


#%% 获取文件路径

def get_path(dir_path):
    """
    获取所有利润明细表文件路径
    :param dir_path: 利润明细表文件目录
    :return: 利润明细表文件路径列表
    """
    # 文件路径列表
    file_path_list = []
    for root, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):
        for filename in filenames:
            # 完整文件路径
            file_path = os.path.join(root, filename)
            # 入队列
            file_path_list.append(file_path)
    return file_path_list

file_list = get_path(".\\001\\")

#%% 加载单个文件

def load_single(file_path):
    """
    加载单个FBA新品列表，提取asin列
    :param file_path: FBA新品列表文件路径
    :return:
    """
    # 提取列
    fet_cols = [0, 1]
    try:
        name = re.search(r"001\\(.*?).csv",file_path).group(1)
        # 加载新品列表
        data = pd.read_csv(file_path, usecols=fet_cols)
        data[name] = data.iloc[::,1]/data.iloc[0,0]
        data = data[[name]]
        return data
    except Exception:
        logging.error("-" * 20 + "%s加载错误：" % file_path, exc_info=True)
        return None    


#%% 加载所有FBA新品列表

def load_all(file_path_list):
    """
    加载所有FBA新品列表
    :param file_path_list: 所有小组FBA新品列表文件路径
    :return: 
    """
    # 数据列表
    data_list = []
    # 文件加载失败数量
    load_failed_num = 0
    # 遍历文件路径列表
    for file_path in file_path_list:
        # 加载单个小组所有订单文件
        data = load_single(file_path)
        # 判断是否加载失败
        if data is None:
            # 计数器加一
            load_failed_num += 1
        # 入数据列表
        data_list.append(data)
    # 判断是否合并数据列表
    if load_failed_num > 0:
        print('文件加载失败数量:%s' % load_failed_num)
    else:
        # 合并数据列表
        result = pd.concat(data_list, axis=1)
        
        return result


#%% 保存

def save(data):
    """
    

    Parameters
    ----------
    data : TYPE
        DESCRIPTION.

    Returns
    -------
    None.

    """
    # 保存为文件
    dir_path_1 = ".\\文件\\"
    if not os.path.exists(dir_path_1):
        os.makedirs(dir_path_1)
    # 文件路径
    file_path_1 = dir_path_1 + "test.csv"
    data.to_csv(file_path_1,index=False)
    
#%%    

if __name__=="__main__":
    # 初始化日志文件
    init_log()
    # 所有订单文件路径列表
    file_list = get_path(".\\001\\")
    # 加载单个FBA新品列表
    single_data = load_single(file_list[0])
    # 加载所有FBA新品列表
    all_data = load_all(file_list)
    save(all_data)

题主，你试试看。思想就是dataframe->series->dataframe

import pandas as pd
import os


def getTargetColumn(df):
    new_series = df.values[:, 1] / df.values[0, 0]
    return new_series


# 获取当前路径
cwd = os.getcwd()

# 要拼接的文件夹及其完整路径，注不要包含中文
## 待读取批量csv的文件夹
read_path = 'data_Q1_2018'
## 待保存的合并后的csv的文件夹
save_path = 'data_Q1_2018_merge'
## 待保存的合并后的csv
save_name = 'Modified.csv'
# 修改当前工作目录
os.chdir(read_path)

# 将该文件夹下的所有文件名存入列表
csv_name_list = os.listdir()
length = len(csv_name_list)
# 读取第一个CSV文件并包含表头，用于后续的csv文件拼接
df = pd.read_csv(csv_name_list[0], sep="\t", header=0)

dataDict = dict()
series_1 = getTargetColumn(df)
key =  os.path.splitext(csv_name_list[0])[0]  # '表1'
dataDict[key] = series_1
newDataFrame = pd.DataFrame(dataDict)
# 读取第一个CSV文件并保存
newDataFrame.to_csv(cwd + '\\' + save_path + '\\' + save_name, encoding="utf_8", index=False)

# 循环遍历列表中各个CSV文件名，并完成文件拼接

for i in range(1, length):
    df_Tmp = pd.read_csv(csv_name_list[i], sep="\t", header=0)
    key =  os.path.splitext(csv_name_list[i])[0] # '表' + str(i + 1)

    dataDict_i = dict()
    series_i = getTargetColumn(df_Tmp)
    dataDict_i[key] = series_i
    newDataFrame_i = pd.DataFrame(dataDict_i)
    newDataFrame = pd.concat([newDataFrame, newDataFrame_i], axis=1)

    # 建议这行提到for外面，除非你文件很多，不然没必要每次读入写入读出
    newDataFrame.to_csv(cwd + '\\' + save_path + '\\' + save_name,  sep="\t", encoding="utf_8", index=False)

for i in range(1,len(csv_name_list)):
data = pd.read_csv( csv_name_list[i] )
tableName2 = os.path.splitext(csv_name_list[i])[0]
tableList.append(tableName2)
data[tableName2] = data[data.columns[1]] / data.iloc[0,0]
df = pd.concat([df,data],axis=1)
finalData = df[tableList]
finalData.to_csv(cwd + '\' + save_path + '\' + save_name ,encoding="utf_8",index=False)

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