在使用 Python 批量处理 Excel 时经常需要批量读取数据，常见的方式是结合glob模块，可以实现将当前文件夹下的所有csv批量读取，并且合并到一个大的DataFrame中
df_list = []
for file in glob.glob("*.csv"):df_list.append(pd.read_excel(file))df = pd.concat(df_list)
但是这样要求读取的每一个csv文件格式、列名都是一样的。
如果想要将每一个csv独立的进行读取，可以使用 os 模块来循环遍历当前文件夹中的 CSV 文件，然后使用 Pandas 的 read_csv 函数来读取每个文件
import os
import pandas as pddf_list = []for file in os.listdir():if file.endswith(".csv"):df_list.append(pd.read_csv(file))
现在，df_list 中的每个元素都是一个 DataFrame，但是这样依旧不够完美，调用的时候依旧需要手动从列表中提取。
那如何自动读取当前文件夹下全部CSV数据，并将每个CSV赋给不同的变量
可以使用Python中的globals() 函数，它返回一个字典，其中包含当前程序的所有全局变量，例如我们可以使用如下语法来为字典中的某个键赋值：
globals()[key] = value
所以，使用下面的代码可以实现自动读取当前文件夹下全部CSV数据，并将每个CSV赋给不同的变量
df_list = []for i, file in enumerate(os.listdir()):if file.endswith(".csv"):df_list.append(pd.read_csv(file))for i, df in enumerate(df_list):globals()[f'df{i+1}'] = df
当然，类似的方法还可以应用于读取Excel的不同sheet，例如假设data.xlsx有10个sheet
df_list = [pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=i) for i in range(10)]for i, df in enumerate(df_list):globals()[f"df{i+1}"] = df
如果你不清楚数据有多少Sheet，也可以使用 sheet_name=None，然后根据返回的字典自动读取
df_list = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=None)for i, (name, df) in enumerate(df_list.items()):globals()[f"df_{name}"] = df
以上就是利用 Python 读取多份 Excel 的小技巧，喜欢可以点赞、留言。
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