如何使用循环在Google Colab中导入Google Drive内的多个CSV文件

前置准备：挂载Google Drive #

先运行挂载代码，按页面提示完成授权即可：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

注意：挂载完成后可以在左侧文件面板找到你的Drive文件，右键对应CSV存放文件夹选择「复制路径」，可直接获取准确的文件夹路径，避免手动输入出错

批量读取代码（两种常用场景） #

场景1：所有CSV结构一致，直接合并为单个DataFrame #

核心代码仅3行：

import os
import pandas as pd

# 替换为你复制的CSV文件夹路径
folder_path = '/content/drive/MyDrive/你的CSV存放路径'
df_total = pd.concat([pd.read_csv(os.path.join(folder_path, f)) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')])

读取完成后df_total就是所有CSV合并后的完整数据集。

场景2：CSV结构不同，需单独保留每个数据集 #

用字典存储，键为CSV文件名（自动去掉后缀），值为对应DataFrame：

import os
import pandas as pd

folder_path = '/content/drive/MyDrive/你的CSV存放路径'
df_dict = {f.rsplit('.',1)[0]: pd.read_csv(os.path.join(folder_path, f)) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')}

调用对应数据集时使用df_dict['你的CSV文件名（不带后缀）']即可。

补充说明 #

如果你的CSV存在特殊编码、自定义分隔符等情况，直接在pd.read_csv中添加和单个读取时相同的参数即可，比如pd.read_csv(xxx, encoding='gbk', sep=';')。

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