如何使用Pandas对多个CSV文件执行相同处理并保存至其他目录？

我来帮你搞定这两个问题！先分析下你当前代码的核心问题：

• 每次保存都用固定字符串 "C:\new\path\to\file\variable name"，导致每次循环都会覆盖同一个文件，最后自然只剩最后一次迭代的结果。
• 要给每个处理后的文件设置不同名称，最直观的方式是复用原CSV的文件名，把它放到目标目录里即可。

下面是修改后的完整代码，我标注了关键改动点：

from pathlib import Path
import pandas as pd

# 用Path对象处理路径更安全，避免转义字符问题
source_dir = Path(r'C:\my\path\to\file')
target_dir = Path(r'C:\new\path\to\file')

# 确保目标目录存在，不存在则自动创建（包括父目录）
target_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

csv_files = list(source_dir.glob('*.csv'))  # 列出目录下所有CSV文件

for csv in csv_files:
    df = pd.read_csv(csv, encoding='ISO-8859-1', engine='python', delimiter=';')
    df.drop(df.index[:-1], inplace=True)  # 仅保留最后一行
    
    # 关键：拼接原文件名和目标目录，保证每个文件有独立名称
    target_file_path = target_dir / csv.name
    df.to_csv(target_file_path, index=False)  # index=False可避免保存额外的索引列，按需调整

关键改动说明： #

• 改用Path对象管理路径：比纯字符串更可靠，能自动适配不同系统的路径分隔符，还能避免转义字符出错。
• 新增目录创建逻辑：target_dir.mkdir(...)确保保存文件的目标目录存在，不会因为目录缺失报错。
• 动态生成保存路径：target_dir / csv.name会把原文件的名称和目标目录拼接，这样每个处理后的文件都会以原文件名保存到新目录，不会互相覆盖。

另外，很高兴听到Rakesh的解决方案对你完全有效，也希望这个调整后的代码能帮你更顺畅地完成批量处理工作！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anton