如何导入文件夹下所有CSV文件并按文件名前缀自动分组

实现方案 #

你当前的代码缺少文件名和对应DataFrame的关联逻辑，调整后可同时满足按前缀分组和新增前缀列的需求，推荐优先用字典存储分组结果，比动态生成大量独立列表变量更易维护：

import os
import glob
import pandas as pd

# 路径前加r防止Windows系统路径转义报错
path1 = r'D:\folder'
all_files1 = glob.glob(path1 + "/*.csv")
all_files1.sort(key=os.path.getmtime)

# 分组存储容器：key为文件名前缀，value为对应4个DataFrame的列表
grouped_df_dict = {}
# 可选：全量合并表，已自带前缀列可直接筛选
total_df = pd.DataFrame()

for filename in all_files1:
    # 提取文件名前缀（取下划线前的字符串）
    file_basename = os.path.basename(filename)
    file_prefix = file_basename.split("_")[0]
    
    # 读取文件并新增前缀列
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None)
    df["file_prefix"] = file_prefix
    
    # 按前缀分组存入字典
    if file_prefix not in grouped_df_dict:
        grouped_df_dict[file_prefix] = []
    grouped_df_dict[file_prefix].append(df)
    
    # 可选：合并到全量表
    total_df = pd.concat([total_df, df], ignore_index=True)

使用说明 #

• 要获取前缀为ABC的DataFrame列表，直接调用grouped_df_dict["ABC"]即可，效果和你需要的LIST_ABC完全一致
• 每个DataFrame都新增了file_prefix列，后续需要筛选对应前缀数据时，直接对全量表total_df按该列筛选即可，无需单独遍历分组列表
• 如果你确实需要生成LIST_XXX格式的独立变量，可以追加以下代码（不推荐，字典方案的遍历、检索效率更高）：

for prefix, df_list in grouped_df_dict.items():
    globals()[f"LIST_{prefix}"] = df_list

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