如何批量搜索多个CSV文件提取指定值并汇总生成新CSV文件？

现有代码问题说明 #

• 匹配字符大小写不一致：筛选条件写的是"Apple"，而示例CSV里水果名是小写"apple"，会导致匹配漏项
• 循环内反复覆盖输出文件：每次读取单个CSV后直接写入结果文件，最终仅会保留最后一个CSV的筛选结果，无法实现多文件汇总
• 导出保留多余索引列：index=True参数会在导出的CSV里新增索引序号列，和期望的输出格式不符

修正后可直接运行的代码 #

import pandas as pd
import glob

# 基础配置
csv_folder = "E:/Data/Fdata"
target_name = "apple"
output_file = "E:/Data/Fdata/onlyapple.csv"

# 遍历所有CSV筛选目标记录
all_csv_files = glob.glob(f"{csv_folder}/*.csv")
filtered_data = []
for file in all_csv_files:
    df = pd.read_csv(file, header=0)
    # 去空格+大小写不敏感匹配，避免格式问题漏筛
    match_df = df[df["Name"].str.strip().str.lower() == target_name.lower()]
    filtered_data.append(match_df)

# 合并所有结果并导出
final_df = pd.concat(filtered_data, ignore_index=True)
final_df.to_csv(output_file, index=False, encoding="utf-8-sig")

运行上述代码后，生成的onlyapple.csv就和你期望的new.csv结构、内容完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sabir