Python如何读取run_years中年份文件夹下的多个CSV文件？

第一步：修复read函数的语法与逻辑问题 #

原函数存在语法错误、路径拼接不规范等问题，先修正为健壮性更强的版本：

import pandas as pd
import os

def read(year, working_dir):
    # 用os.path.join自动适配不同系统的路径分隔符，避免拼接错误
    file_path = os.path.join(working_dir, str(year), "mycsv.csv")
    # 修正DataFrame的大小写拼写，补全read_csv的闭合括号
    df = pd.DataFrame(pd.read_csv(file_path))
    return df

说明：把working_dir作为参数传入函数，让函数更通用；用str(year)确保年份无论数字还是字符串类型，都能正常参与路径拼接。

第二步：正确遍历字典run_years并批量读取文件 #

你提到年份存在字典run_years中，需根据字典的存储逻辑选择遍历方式，以下是两种常见场景的最优实现：

场景1：字典的键是年份（如{"2020": "销售数据", "2021": "销售数据"}） #

用字典推导式批量读取并存储每个年份的DataFrame，方便后续调用：

# 替换为你的实际工作目录
working_dir = "D:/data_files"
# 示例年份字典
run_years = {"2020": "销售数据", "2021": "销售数据", "2022": "销售数据"}

# 批量读取，结果为{年份: 对应DataFrame}的字典
year_data_dict = {year: read(year, working_dir) for year in run_years.keys()}

场景2：字典的值是年份（如{"data1": 2020, "data2": 2021}） #

只需遍历字典的值即可：

year_data_dict = {year: read(year, working_dir) for year in run_years.values()}

原循环出错的原因 #

你的代码存在三个核心问题：

• for x in run_years语句末尾缺少冒号，不符合Python语法
• 循环内run_years = x会覆盖原字典，导致循环逻辑直接中断
• 若年份是数字类型，直接和字符串拼接会触发TypeError，必须先转为字符串

进阶优化：合并所有年份数据（可选） #

如果需要将所有年份的DataFrame合并为一张大表，可在批量读取后执行：

# 方式1：保留年份作为层级索引
combined_df = pd.concat(year_data_dict.values(), keys=year_data_dict.keys(), names=["year", "original_index"])

# 方式2：添加单独的year列后合并
combined_df = pd.concat(
    [df.assign(year=year) for year, df in year_data_dict.items()],
    ignore_index=True
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ABX