用于阅读的csv容器

Question

我有一个充满csvs的文件夹。所有csv都有一列。它们都代表3类3个信号样本A，B和C（总共240个/每个信号80个）。我正在开发一个能够读取该文件夹中所有文件的SVM模型。由于数据没有长度。我想将每个文件的10000行传递给模型。我的问题是，我怎样才能有一个像下面这样的读者？

 signal_data[1][:10000]

上面的行表示文件编号1，最多10000行。有点像把我所有的csvs放在csvs列表中

所以对于信号部分我可以这样做：

for i in range(len(signal_data)):
coef, freq=pywt.cwt(signal_data[i][:10000], scales, 'morl')
features =np.vstack([features, pca.fit_transform(coef).flatten()])

Answer 1

我通过将我读到的所有csv连接成一个然后用来列出函数来完成它。但还有很多其他方法可以做到这一点。我认为它有点长，但在这里我的解决方案：

path =r'C:\KingP\myfolder' # use your path
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_)

然后转换整个批次，并习惯了整体功能：

frame= frame.values.T.tolist()