ファイル名を知らずにフォルダ内のcsvファイルを読み込んで追加しますか？

Question

コードが存在するフォルダにCSVファイルをnumpyで表示し、CSVファイルを2つ追加することはできますか？

data = np.loadtxt('csv data file.csv', delimiter=',', skiprows=1) 

私は一緒にcsvファイルを結合し、名前を割り当てる必要があり：

私の現在のコードは次のようなものを行います。 私は上記を行い、完全なファイルを1つに入れ、ファイルの名前を知らなくてもデータを操作してプロットするためにデータに割り当てたいと思っています。

私は、このようなパンダでそれを行うことができます知っている：

path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' 
allFiles = glob.glob(path + "/*.csv") 
frame = pd.DataFrame() 
list_ = [] 
for file_ in allFiles: 
    df = pd.read_csv(file_,index_col=None, header=0) 
    list_.append(df) 
frame = pd.concat(list_) 

しかし、私は簡単にするために追加する余分なモジュールを避けるためにしようとしています。これはnumpyでできますか？

Answer 1

"ファイルの名前を知る"はこの問題とは関係ありません。 pandasとの例では

、ファイル名は、この行の後にを知ら次のとおりです。

allFiles = glob.glob(path + "/*.csv") 

は今allFilesすべてのファイル名が含まれています。次に、ループはファイル名を通り、各ファイルをロードし、ロードされたデータをlist_に追加します。まったく同じことはnumpyで行うことができます。

だけの特別なものは1つのデータセットにすべてのデータのマージされていますnumpy.concatenate：再び

frame = pd.concat(list_) 

、numpyのは、同様の機能を有します。 numpyので

ので、全て一緒に、：

import numpy as np 

path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' 
filenames = glob.glob(path + "/*.csv") 
all_data = [] 
for filename in filenames: 
    data = np.loadtxt(filename, delimiter=',', skiprows=1) 
    all_data.append(data) 
result = np.concatenate(all_data)