Julia技术问询：获取指定目录文件列表及合并CSV为DataFrame

1. 获取指定路径文件夹的文件列表 #

在Julia中可以用readdir()函数直接获取指定路径下的所有文件/文件夹名称，针对D:\working路径，写法如下：

# 方法1：用双反斜杠转义路径
file_list = readdir("D:\\working")

# 方法2：用原始字符串，无需转义，更简洁
file_list = readdir(raw"D:\working")

执行后file_list会返回该文件夹下的文件名数组，对应你提到的["result_1.csv", "result_2.csv", "result_3.csv", "result_4.csv"]。

如果只想筛选CSV文件，可添加过滤条件：

csv_files = filter(f -> endswith(f, ".csv"), readdir(raw"D:\working"))

2. 合并多个CSV文件为单个DataFrame #

你提供的代码存在问题：CSV.File.(...)返回的是Vector{CSV.File}类型，无法直接通过|> DataFrame转换为单一DataFrame。正确流程是先把每个CSV.File转为DataFrame，再用vcat()合并。

示例代码：

using CSV
using DataFrames

# 切换到目标工作目录
cd(raw"D:\working\logistics\logistics_bill\V5")

# 指定要合并的文件（也可以用readdir动态获取）
files = ["result_1月.csv", "result_2月.csv"]

# 步骤1：读取每个文件为DataFrame，得到DataFrame数组
df_array = DataFrame.(CSV.File.(files))

# 步骤2：合并所有DataFrame
total = vcat(df_array...)

# 也可以写成一行简化版
total = CSV.File.(files) .|> DataFrame |> x -> vcat(x...)

如果所有CSV文件列结构一致，vcat()会自动按列名对齐合并；若列结构有差异，可通过vcat(df_array..., cols=:union)保留所有列，缺失值用missing填充。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anderwyang