如何在Python中导入含无表头Excel数据的多个文件夹？

要一次性导入3个文件夹里的所有无表头Excel数据，用Python的pandas和os库就能搞定，步骤如下：

• 导入依赖库
  先安装并导入必备工具：

  import pandas as pd
  import os
  

• 定义目标文件夹路径
  把3个文件夹的绝对路径（或相对路径）存进列表，比如：

  folder_paths = [
      "/path/to/folder1",
      "/path/to/folder2",
      "/path/to/folder3"
  ]
  

• 初始化空数据集
  创建一个空的DataFrame用来汇总所有数据：

  combined_data = pd.DataFrame()
  

• 遍历文件夹并读取数据
  循环每个文件夹，遍历里面的Excel文件，读取时指定header=None（因为无表头），然后合并到总数据集中：

  for folder in folder_paths:
      # 遍历文件夹内所有文件
      for filename in os.listdir(folder):
          # 只处理Excel格式文件（.xlsx/.xls）
          if filename.endswith((".xlsx", ".xls")):
              file_path = os.path.join(folder, filename)
              # 读取无表头数据，header=None表示第一行是数据而非表头
              df = pd.read_excel(file_path, header=None)
              # 追加到总数据集
              combined_data = pd.concat([combined_data, df], ignore_index=True)
  

• 可选：添加自定义表头
  因为后续构建ML模型需要特征名称，你可以手动给数据集加表头，比如按列数生成默认名称：

  # 按数据列数生成col1、col2...格式的表头
  num_cols = combined_data.shape[1]
  combined_data.columns = [f"col{i+1}" for i in range(num_cols)]
  

• 异常处理优化（可选）
  为了避免单个损坏文件导致整个流程中断，可以加try-except块：

  for folder in folder_paths:
      for filename in os.listdir(folder):
          if filename.endswith((".xlsx", ".xls")):
              file_path = os.path.join(folder, filename)
              try:
                  df = pd.read_excel(file_path, header=None)
                  combined_data = pd.concat([combined_data, df], ignore_index=True)
              except Exception as e:
                  print(f"读取文件 {file_path} 失败: {str(e)}")
  

处理完成后，combined_data就是包含所有文件夹中Excel数据的完整数据集，可直接用于后续机器学习模型构建。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sounak Sarkar