Lea varios archivos CSV en marcos de datos separados en Python

En este artículo, veremos cómo leer múltiples archivos CSV en tramas de datos separadas. Para leer solo un marco de datos, podemos usar la función pd.read_csv() de pandas. Toma una ruta como entrada y devuelve un marco de datos como 

df = pd.read_csv("file path")

Echemos un vistazo a cómo funciona.

# import module
import pandas as pd
 
# read dataset
df = pd.read_csv("./csv/crime.csv")

Aquí, crime.csv es el archivo en la carpeta actual. CSV es la carpeta que contiene el archivo crime.csv y CSV Reader.ipynb es el archivo que contiene el código anterior.

Producción:

Es el marco de datos que se lee de la función anterior. Un archivo más está presente en la carpeta llamada: nombredeusuario.csv. Para leerlos y almacenarlos en diferentes marcos de datos, use el siguiente código

# import module
import pandas as pd
 
# assign dataset names
list_of_names = ['crime','username']
 
# create empty list
dataframes_list = []
 
# append datasets into the list
for i in range(len(list_of_names)):
    temp_df = pd.read_csv("./csv/"+list_of_names[i]+".csv")
    dataframes_list.append(temp_df)

dataframes_list contiene todos los marcos de datos por separado.

dataframes_list[0]:

lista_de_marcos_de_datos[1]:

Aquí hay otro enfoque, ahora suponga que hay muchos archivos, y no sabemos los nombres y el número entonces, use el siguiente código

# import modules
import os
import pandas as pd
 
# assign path
path, dirs, files = next(os.walk("./csv/"))
file_count = len(files)
# create empty list
dataframes_list = []
 
# append datasets to the list
for i in range(file_count):
    temp_df = pd.read_csv("./csv/"+files[i])
    dataframes_list.append(temp_df)
     
# display datasets
for dataset in dataframes_list:
    display(dataset)

Producción: