如何使用python以串行方式将多个csv合并到一个文件中？

我正在尝试将多个 CSV 文件合并为一个 CSV 文件。

CSV 文件就像

 Energy_and_Power_Day1.csv,     
 Energy_and_Power_Day2.csv, 
 Energy_and_Power_Day3.csv,      
  ....................., 
 Energy_and_Power_Day31.csv

我使用了一个小的 python 脚本来连接多个 CSV 文件。该脚本正在完成其工作，但它不是以串行方式连接文件。 应该需要Energy_and_Power_Day1.csv then Energy_and_Power_Day2.csv then Energy_and_Power_Day3.csv像这样..但不是这样，它是随机而不是连续的。 这是我的代码

import pandas as pd
import csv
import glob
import os

os.chdir("/home/mayukh/Downloads/Northam_bill_data")
results = pd.DataFrame([])
filelist = glob.glob("Energy_and_Power_Day*.csv")
#dfList=[]
for filename in filelist:
  print(filename)  
  namedf = pd.read_csv(filename, skiprows=0, index_col=0)
  results = results.append(namedf)

results.to_csv('Combinefile.csv')

该脚本给出了以下输出print(filename)并以这种方式组合这些 csv 文件。

Energy_and_Power_Day1.csv
Energy_and_Power_Day16.csv
Energy_and_Power_Day23.csv
Energy_and_Power_Day22.csv
Energy_and_Power_Day11.csv
Energy_and_Power_Day21.csv
Energy_and_Power_Day31.csv
Energy_and_Power_Day17.csv
Energy_and_Power_Day25.csv
Energy_and_Power_Day28.csv
Energy_and_Power_Day9.csv
Energy_and_Power_Day19.csv
Energy_and_Power_Day7.csv
Energy_and_Power_Day15.csv
Energy_and_Power_Day20.csv
Energy_and_Power_Day24.csv
Energy_and_Power_Day4.csv
Energy_and_Power_Day6.csv
Energy_and_Power_Day14.csv
Energy_and_Power_Day13.csv
Energy_and_Power_Day27.csv
Energy_and_Power_Day3.csv
Energy_and_Power_Day18.csv
Energy_and_Power_Day8.csv
Energy_and_Power_Day30.csv
Energy_and_Power_Day12.csv
Energy_and_Power_Day29.csv
Energy_and_Power_Day10.csv
Energy_and_Power_Day5.csv
Energy_and_Power_Day2.csv
Energy_and_Power_Day26.csv

我的问题是如何或以何种方式连续组合这些 CSV 文件？

它不是“随机”的（这取决于底层文件系统如何组织这些文件 -@三重 https://stackoverflow.com/questions/48677856/how-to-combine-multiple-csv-into-one-file-in-serial-manner-using-python/48677994?noredirect=1#comment84354045_48677994).

您可以在打开文件之前对文件名进行排序。使用list.sort with a key范围。接下来，您可以使用列表理解，并将数据帧列表传递给pd.concat. It should比更有效率DataFrame.append.

import re

filelist = glob.glob("Energy_and_Power_Day*.csv")
filelist.sort(key=lambda x: int(re.search('\d+', x).group()))

df = pd.concat([
        pd.read_csv(f, skiprows=0, index_col=0) for f in filelist
     ],
     axis=0
)