如何用Pandas通过循环合并12个月数据集？代码运行异常求助

问题1：文件路径拼接错误 #

代码里路径拼接时，sales_Data和文件名之间缺少路径分隔符/，导致生成的路径无效（比如变成./Pandas-Data-Science-Tasks-master/SalesAnalysis/sales_DataJanuary.csv这类错误格式），会触发文件找不到的异常。

问题2：pd.concat参数使用错误 #

pd.concat()要求传入DataFrame的列表，你直接传了两个单独的DataFrame，会导致参数不匹配的错误。

修正后的代码 #

import os
import pandas as pd

# 定义目标路径
data_path = './Pandas-Data-Science-Tasks-master/SalesAnalysis/sales_Data/'
# 只筛选csv文件，避免目录里的非数据文件干扰
files = [file for file in os.listdir(data_path) if file.endswith('.csv')]

concat_data = pd.DataFrame()

for file in files:
    # 使用os.path.join拼接路径，兼容不同系统
    df = pd.read_csv(os.path.join(data_path, file))
    # 传入DataFrame列表给concat
    concat_data = pd.concat([concat_data, df], ignore_index=True)

# 查看合并后的数据
print(concat_data)

额外优化建议 #

• 用os.path.join拼接路径，能自动适配Windows和Linux的路径分隔符，避免手动加斜杠的错误。
• 添加ignore_index=True参数，合并后重置索引，避免原索引重复混乱。
• 先把所有DataFrame存入列表，最后一次性合并，比循环里每次合并效率更高（数据量大时更明显）：

import os
import pandas as pd

data_path = './Pandas-Data-Science-Tasks-master/SalesAnalysis/sales_Data/'
files = [file for file in os.listdir(data_path) if file.endswith('.csv')]

df_list = []
for file in files:
    df = pd.read_csv(os.path.join(data_path, file))
    df_list.append(df)

concat_data = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
print(concat_data)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ADIBA