Python批量读取CSV文件数据并存储

Python批量读取CSV文件数据并存储

本代码示例演示如何使用Python批量读取指定路径下的CSV文件，提取特定列数据并进行存储。

import pandas as pd

dataset_dir = './Bearing3_5/'  # 定义数据集路径
column_name = 'Horizontal_vibration_signals'  # 定义要提取数据的列名
all_data = []  # 初始化一个列表存储所有数据

# 循环读取所有数据集
for i in range(1, 115):  # 修改数据集个数，这里是115个数据集
    filename = dataset_dir + str(i) + '.csv'
    df = pd.read_csv(filename)
    data = df[column_name].values[:2560].reshape(-1, 1)  # 提取数据，可以修改[:2560]，使用全部数据或指定数量
    all_data.append(data)
    print(i)  # 打印当前处理的文件序号

# 这里可以添加对all_data的处理，例如保存到文件

代码说明：

1. dataset_dir变量定义了CSV文件所在的路径，请根据实际情况修改。
2. column_name变量定义了要提取数据的列名，请根据实际情况修改。
3. 代码使用循环读取指定路径下的所有CSV文件，并使用pandas库读取数据。
4. [:2560]表示只提取每列的前2560条数据，可以根据需要修改或删除以使用全部数据。
5. 提取的数据存储在all_data列表中，您可以根据需要对这些数据进行进一步处理，例如保存到文件或进行分析。