### 如何使用 Python 从文件夹中根据特定文件名称读取表格数据 为了实现这一目标，可以利用 `pandas` 库来处理和分析数据，并借助 `os` 或者 `glob` 来定位所需的文件。下面是一个具体的例子，展示如何通过给定的文件名模式匹配并加载相应的 Excel 表格。 #### 导入必要的库 首先需要导入几个重要的模块： ```python import pandas as pd import os from glob import glob ``` #### 定义函数以获取符合条件的文件列表 创建一个辅助函数用来遍历指定目录下的所有子目录以及文件，筛选出符合命名规则的目标文件： ```python def get_files(directory, pattern): """ 获取满足条件的所有文件路径 参数: directory (str): 起始搜索目录. pattern (str): 文件名匹配模板. 返回值: list of str: 所有找到的文件全路径组成的列表. """ files = [] for root, dirs, filenames in os.walk(directory): for filename in fnmatch.filter(filenames, pattern): files.append(os.path.join(root, filename)) return files ``` 这里也提供了另一种更简洁的方式——直接调用 `glob()` 函数完成相同的功能： ```python files = glob('path/to/directory/*pattern*') ``` 注意：上述两种方法中的 `directory` 是指代待检索的根目录；而 `pattern` 则是用来描述期望文件特征的关键字表达式（支持通配符），比如 `"data_*.xlsx"` 就表示寻找名为 data 开头且扩展名为 .xlsx 的任何文件[^2]。 #### 加载选定的数据源 一旦获得了所需文件的位置信息之后，就可以依次打开每一个文件并将内容转换成 DataFrame 对象以便后续操作了: ```python dfs = [] # 存储各个 sheet 的 dataframe 集合 for file_path in files: df = pd.read_excel(file_path) # 假设都是 excel 文件 dfs.append(df) combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) print(combined_df.head()) ``` 这段代码会把所有选中的 Excel 文件的内容拼接在一起形成一个新的完整的 DataFrame 实例 combined_df 。如果遇到 CSV 类型或其他格式，则应相应调整 `pd.read_csv()` 方法代替 `read_excel()`. 同时需要注意的是，在实际应用过程中可能会碰到字符编码等问题，这时可以通过设置额外参数如 encoding='utf8' 解决[^3].