本篇博客介绍Python中CSV和JSON格式的高级处理方法，包括如何识别和处理不同编码和分隔符的文件，以及如何使用pandas模块读写和处理CSV和JSON文件。

我们经常需要对 CSV 和 JSON 数据进行高级处理，以获得更有用的信息或更好的数据分析结果。例如，我们可能需要从一个大型的数据集中提取特定的数据，过滤掉不需要的信息，或者将数据转换为其他格式。这些操作需要使用一些高级的技术和工具来完成。

原标题：如何用 Python 批量循环读取 Excel ？ 在使用 Python 批量处理 Excel 时经常需要批量读取数据，常见的方式是结合 glob 模块，可以实现将当前文件夹下的所有csv批量读取，并且合并到一个大的 DataFrame 中 df_list =[] forfilein glob . glob ("*.csv"): df_list . append (pd .

在使用 Python 批量处理 Excel 时经常需要 批量读取数据，常见的方式是结合 glob 模块，可以实现将当前文件夹下的所有csv批量读取，并且 合并到一个大的 DataFrame 中 df_list =[] forfilein glob . glob ("*.csv"): df_list . append (pd . read_excel (file)) df = pd . concat ...

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CSV 模块是一个内置函数，允许 Python 解析这些类型的文件。 值得注意的是，当您处理 CSV 文件时，您正在涉足 JSON 开发。 JSON——代表 JavaScript 对象符号——是一种格式，用于在明文文件中以 JavaScript 代码的形式存储信息。