異なるディレクトリパスから複数の.csvファイルとpythonを組み合わせる

Question

複数の.csvファイルを1つの.csvファイルに結合しようとしていますが、これはpandasのデータフレームを使用しています。これに関する微妙な部分は、私は複数の日から複数のファイルを取得する必要があります。これが理にかなっていないかどうか教えてください。現在のところ私はディレクトリをループする方法を理解できません。助けてもらえますか？

import csv 
import pandas as pd 
import datetime as dt 
import glob, os 


startDate = 20160613 
endDate = 20160614 

dateRange = endDate - startDate 
dateRange = dateRange + 1 
todaysDateFilePath = startDate 


for x in xrange(dateRange): 
    print startDate 
    startDate = startDate + 1 
    filePath = os.path.join(r"\\export\path", startDate, "preprocessed") 
    os.chdir(filePath) 
    interesting_files = glob.glob("trade" + "*.csv") 

print interesting_files 

df_list = [] 
for filename in sorted(interesting_files): 
    df_list.append(pd.read_csv(filename)) 
    full_df = pd.concat(df_list) 




saveFilepath = r"U:\Chris\Test_Daily_Fails" 
fileList = [] 


full_df.to_csv(saveFilepath + '\\Files_For_IN' + "_0613_" + ".csv", index = False) 

Answer 1

あなたがlistall_filesを作成して、ループ内でgloball_filesに出力を追加することができIIUC：あなたが必要とする最初のdf_listにすべての値を追加また

all_files = [] 
for x in xrange(dateRange): 
    print startDate 
    startDate = startDate + 1 
    filePath = os.path.join(r"\\export\path", startDate, "preprocessed") 
    os.chdir(filePath) 
    all_files = all_files + glob.glob("trade" + "*.csv") 

print interesting_files 

、その後一度だけconcat（私はconcatのコードをインデント）：

df_list = [] 
for filename in sorted(interesting_files): 
    df_list.append(pd.read_csv(filename)) 

full_df = pd.concat(df_list)