pandas高效批量读取csv文件
处理大量CSV文件时，逐个读取效率低下。 为了加速数据加载，我们可以使用Pandas的pd.concat()函数同时读取所有文件。
以下代码展示了如何实现：
NetShop网店系统
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NetShop软件特点介绍： 1、使用ASP.Net(c#)2.0、多层结构开发 2、前台设计不采用任何.NET内置控件读取数据，完全标签化模板处理，加快读取速度3、安全的数据添加删除读取操作，利用存储过程模式彻底防制SQL注入式攻击4、前台架构DIV+CSS兼容IE6,IE7,FF等，有利于搜索引挚收录5、后台内置强大的功能，整合多家网店系统的功能，加以优化。6、支持三种类型的数据库：Acces
import glob import pandas as pd import os # 获取指定目录下所有CSV文件路径 filenames = glob.glob(os.path.join(inputdir, "*.csv")) # 使用列表推导式批量读取CSV文件 frames = [pd.read_csv(filename) for filename in filenames] # 合并所有DataFrame dftable = pd.concat(frames)
这种方法显著提高了读取速度，尤其适用于包含大量数据的文件集。
