使用Pandas批量读取CSV并自定义变量名时的语法错误解决咨询

错误原因 #

你遇到的SyntaxError: invalid token是因为Python变量名不能以数字开头，而你提取的subjid（比如100001_t0）直接作为变量名违反了这个语法规则。

推荐解决方案：用字典存储DataFrame（更易管理） #

不要创建一堆独立变量，用字典统一存储所有处理后的DataFrame是更规范的做法，后续遍历、合并都更方便：

import pandas as pd
import os

# 初始化字典存储所有DataFrame
df_collection = {}

# 遍历目录下的CSV文件
for file in os.listdir('.'):
    if file.endswith('.csv'):
        # 提取subjid（去掉.csv后缀）
        subjid = file.rstrip('.csv')
        # 读取CSV
        temp_df = pd.read_csv(file)
        
        # 在这里执行你的数据整理操作
        # 示例：删除列、重命名列、分组透视
        # temp_df = temp_df.drop(columns=['unused_col'])
        # temp_df = temp_df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})
        # temp_df = temp_df.groupby('group_col').agg({'value_col': 'mean'}).reset_index()
        
        # 将处理后的DataFrame存入字典，key为subjid
        df_collection[subjid] = temp_df

# 合并所有DataFrame
final_combined_df = pd.concat(df_collection.values(), ignore_index=True)

可选方案：给变量名加前缀（强行创建独立变量） #

如果坚持要生成独立变量，给变量名加个字母前缀（比如df_），让变量名以字母开头，符合Python语法：

# 替换原来的exec语句为：
exec("df_{0} = pd.read_csv(filename)".format(subjid))

比如100001_t0会变成df_100001_t0，这样就能正常创建变量了。不过这种方式不推荐，当文件数量多的时候，变量会杂乱无章，后续维护和调用都很麻烦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者florence-y