Python实现：按日期范围读取子文件夹指定CSV并合并

针对你的需求，这里给出完善后的代码实现，解决子文件夹日期筛选和文件匹配的问题：

import pandas as pd
from pathlib import Path

# 配置参数：日期区间和主文件夹路径
start_date = '20230101'
end_date = '20230227'
main_dir = r"\Main-Folder-Path"  # 使用原始字符串避免Windows路径转义问题

df_collection = []

# 遍历主文件夹下的所有子项，筛选符合日期范围的子文件夹
for sub_item in Path(main_dir).iterdir():
    # 判断是否为文件夹，且名称在指定日期区间内
    if sub_item.is_dir() and start_date <= sub_item.name <= end_date:
        # 在目标子文件夹中匹配所有符合格式的CSV文件
        for target_csv in sub_item.glob("Some_File-*.csv"):
            # 读取CSV，可选添加来源日期列用于溯源
            temp_df = pd.read_csv(target_csv)
            temp_df['source_folder_date'] = sub_item.name
            df_collection.append(temp_df)

# 合并所有DataFrame为单个数据集，重置索引
final_df = pd.concat(df_collection, ignore_index=True)

关键说明： #

• 日期筛选逻辑：由于子文件夹名称是YYYYMMDD格式的字符串，直接用字符串比较就能实现日期区间判断，无需额外转换日期格式
• 路径处理：使用pathlib.Path处理路径更简洁，避免手动拼接路径的错误；Windows路径建议用原始字符串（前缀r）防止转义字符干扰
• 数据溯源：添加source_folder_date列可以标记每条数据来自哪个日期的子文件夹，后续排查数据问题更方便
• 索引重置：concat时设置ignore_index=True，避免合并后出现重复的索引值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marc225