本篇文章介绍了如何利用Python的Pandas库高效地将多个CSV文件一次性读取并整合进单个DataFrame中，包含了实用代码示例。
使用Python Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME可以首先通过`glob.glob`函数获取所需文件路径。接着定义一个列表，将每个文件读入后添加至该列表中，并利用`concat`方法合并这些数据。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import glob, os
path = rre:\tj\month\fx1806
file_list = glob.glob(os.path.join(path, zq*.xls))
print(file_list)
dataframes = []
for file in file_list:
dataframes.append(pd.read_excel(file, header=[0, 1], index_col=None))
```
上述代码片段中，`glob.glob()`函数用于查找特定模式的文件路径，并将所有匹配到的结果存储在一个列表里。接着通过遍历这个列表中的每个文件地址，使用Pandas读取Excel数据并将其添加至一个空列表中。最后可以利用pandas.concat()方法来合并所有的dataframe对象。
注意：代码示例中未完成`pd.read_excel()`函数的完整定义，根据实际需要补充参数如索引列等信息。
5星
