如何从指定文件夹提取CSV表头并生成含表名与列名的CSV文件

你的现有代码是合并CSV的数据行，但需求是提取每个文件的表名（文件名）和对应列名，生成指定结构的CSV，以下是修改后的代码：

import glob
import pandas as pd
import os

path = "你的文件夹路径"  # 替换为实际文件夹路径
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

# 存储最终结果的列表
result_rows = []

for filename in all_files:
    # 提取文件名（去掉路径和.csv后缀）
    table_name = os.path.splitext(os.path.basename(filename))[0]
    # 仅读取CSV的表头（不加载数据行，提升效率）
    df = pd.read_csv(filename, nrows=0)
    # 为每个列名生成一行数据
    for col in df.columns:
        result_rows.append({"Table Name": table_name, "Column Names": col})

# 转换为DataFrame
result_df = pd.DataFrame(result_rows)

# 写入目标CSV文件
result_df.to_csv("目标文件名.csv", index=False)

# 可选：打印结果验证
print(result_df)

关键修改说明： #

• 使用os.path.basename和splitext提取纯文件名，避免路径干扰，确保"Table Name"列是File1、File2这类名称。
• 用nrows=0读取CSV时只加载表头，不需要读取全部数据，处理大文件时更高效。
• 遍历每个文件的列名，为每个列名生成包含表名和列名的行，完全匹配你要的输出结构。
• 最后用to_csv写入目标文件，index=False避免生成多余的索引列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19561096