如何从文件夹中的CSV文件动态创建对应名称的DataFrame变量？

一、实现动态创建同名变量（满足你的需求） #

你的代码存在两处关键问题：

1. count计算的是文件夹下所有文件的数量，而非仅CSV文件，循环时会出现索引越界
2. 直接用print(Map1.csv)不符合Python语法，变量名包含.时需通过globals()引用，或者调整变量名去掉后缀

修正后的代码 #

方案1：保留完整文件名（含.csv）作为变量名

import pandas as pd
from tkinter.filedialog import askdirectory
import glob
import os

path = askdirectory(title='选择文件夹')
csv_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))

for file_path in csv_files:
    file_name = os.path.basename(file_path)
    globals()[file_name] = pd.read_csv(file_path)

# 验证输出
print(globals()['map1.csv'])

方案2：去掉.csv后缀作为变量名（更符合Python命名习惯）

import pandas as pd
from tkinter.filedialog import askdirectory
import glob
import os

path = askdirectory(title='选择文件夹')
csv_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))

for file_path in csv_files:
    # 提取无后缀的文件名
    file_name = os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]
    globals()[file_name] = pd.read_csv(file_path)

# 验证输出
print(map1)

二、更优实践：用字典统一存储DataFrame #

动态创建全局变量会污染命名空间，后续难以批量管理数据，推荐用字典存储所有DataFrame：

import pandas as pd
from tkinter.filedialog import askdirectory
import glob
import os

path = askdirectory(title='选择文件夹')
csv_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))

df_dict = {}
for file_path in csv_files:
    # 可选：用带后缀的文件名当键，或去掉后缀
    file_name = os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]
    df_dict[file_name] = pd.read_csv(file_path)

# 访问单个DataFrame
print(df_dict['map1'])

# 批量操作示例：遍历输出所有DataFrame的前5行
for name, df in df_dict.items():
    print(f"===== {name} 的前5行 =====")
    print(df.head())

这种方式的优势：

• 避免全局命名空间混乱，变量更易追踪
• 支持批量处理所有导入的数据（比如统一清洗、导出）
• 可通过键名快速定位指定的DataFrame

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carst Hoopman