如何将300个分属三类的文件合并为3个CSV文件？

嘿，我一眼就看出问题所在了——你当前的代码把所有类型的数据都塞进了同一个列表，而且最后只导出了循环结束时最后一个类型的文件，这才导致所有内容都混进了一个CSV里。咱们调整一下逻辑，让每个类型单独处理并导出，代码如下：

import os
import glob
import pandas as pd

# 定义需要处理的三种文件类型标识
file_types = ['FFIEC CDR Call Bulk POR', 'FFIEC CDR Call Schedule CI', 'FFIEC CDR Call Schedule ENT']
source_path = "C:\\Users\\ryans\\OneDrive\\Desktop\\schemas\\"
output_path = "C:\\Users\\ryans\\OneDrive\\Desktop\\"

# 逐个处理每种文件类型
for current_type in file_types:
    # 直接筛选当前类型的所有txt文件
    matching_files = glob.glob(os.path.join(source_path, f"*{current_type}*.txt"))
    type_specific_dfs = []
    
    for file in matching_files:
        # 读取文件（注意skiprows=1要确保符合所有该类型文件的格式）
        df = pd.read_csv(file, delimiter='\t', skiprows=1)
        df['source_file'] = os.path.basename(file)  # 记录源文件名，方便溯源
        type_specific_dfs.append(df)
    
    # 只有找到对应文件时才合并导出，避免生成空文件
    if type_specific_dfs:
        merged_df = pd.concat(type_specific_dfs, ignore_index=True, sort=True)
        # 用os.path.join拼接路径更安全，避免字符串拼接的路径问题
        merged_df.to_csv(os.path.join(output_path, f"{current_type}.csv"), index=False)
        print(f"✅ 完成：{current_type} 类型共合并 {len(matching_files)} 个文件，已导出到指定路径")
    else:
        print(f"⚠️ 提示：未找到 {current_type} 类型的文件")

关键调整点说明： #

• 按类型分治处理：不再用嵌套循环判断每个文件属于哪种类型，而是直接针对每个类型筛选对应的文件，逻辑更清晰，也避免了数据混装
• 类型独立存储：每种类型单独维护一个DataFrame列表，确保不同类型的数据不会交叉
• 即时导出：处理完一种类型就立即合并导出，最终会生成三个分别对应三种类型的CSV文件
• 容错处理：增加了空文件判断，避免没有对应类型文件时生成空CSV
• 路径安全：用os.path.join拼接路径，比直接字符串相加更稳妥，能兼容不同操作系统的路径格式

原来代码的问题复盘： #

• 你之前的all_df把所有类型的DataFrame都合并到了一起，最后pd.concat得到的是一个包含所有数据的大表
• 最后一行的x是循环结束后mylist的最后一个元素，所以仅导出了最后一个类型的文件，但内容却是所有类型的混合数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ASH