要批量读取多个csv文件，可以使用Python中的glob模块来获取所有csv文件的文件路径，然后使用pandas库来逐个读取这些csv文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pdimport glob# 获取所有csv文件的文件路径file_paths = glob.glob('path/to/csv/files/*.csv')# 创建一个空的DataFrame来存储所有csv文件的数据all_data = pd.DataFrame()# 遍历所有csv文件并读取数据for file_path in file_paths:data = pd.read_csv(file_path)all_data = pd.concat([all_data, data])# 打印合并后的数据print(all_data)

在这个示例中，glob.glob('path/to/csv/files/*.csv')会获取所有以.csv结尾的文件的文件路径，然后使用pd.read_csv()逐个读取这些文件，并使用pd.concat()将它们合并成一个DataFrame。最后，可以打印出合并后的数据或者对数据进行进一步处理。