【Python】批量读取csv文件的第一列，并整合到嵌套列表中

【Python】批量读取csv文件的第一列，并整合到嵌套列表中

批量读取csv文件的python包有很多，选取第一列中这里使用的包是numpy中的read_csv函数

下面是代码，

主要的思路是先将csv文件读取，

再通过for循环遍历文件提取第一列，

然后加入到列表中。

import xlrd
import numpy as np
import glob, os
import pandas as pd
path = r'C:\Users\12738\Desktop\gene' #设置基础路径
file_kegg = glob.glob(os.path.join(path, "gseKEGG_*_ko_genelist.csv"))
kegglist = []
totallist = []
print(len(file_kegg)) #查看读取文件数目
#通过for循环将读取的文件数据放入列表
for i in range(0, len(file_kegg)):
    # datalist = pd.read_csv(files, index_col=None, encoding='UTF8', usecols=[1])
    kegglist = pd.read_csv(file_kegg[i], index_col=False, encoding='UTF8', usecols=[1]) #批量读取每个文件的第一列，具体参数搜索pd.read_csv用法,[0]列是行名
    data_array = np.array(kegglist) #将dataframe 转换为矩阵
    data_list = data_array[:, 0] #取出二维矩阵的第一列，此步必要，因为是二维矩阵，否则会生成嵌套列表
    data_list = data_list.tolist()#将一维矩阵转化为列表
    #data_list = set(data_list) #嵌套数组可选
    totallist.append(data_list)#总嵌套列表
print(totallist)

在totallist里面会生成一个类似于[[1,2,3,4],[1,2,6,5],[5,6,7]]的列表，处理文字较为方便

如果使用set函数就会生成类似于[{1,2,3,4},{1,2,6,5},{5,6,7}]的嵌套数组，处理数字较为方便