在Python中，可以使用glob库来查找匹配特定模式的文件，并结合pandas库进行文件数据的预处理。下面是一个简单的示例，展示如何使用glob和pandas来读取多个csv文件并合并它们：
import glob
import pandas as pd
# 查找所有以.csv结尾的文件
files = glob.glob('data/*.csv')
# 读取所有csv文件并合并数据
dfs = [pd.read_csv(file) for file in files]
merged_df = pd.concat(dfs)
# 进行数据预处理操作，例如去除重复行、缺失值处理等
merged_df.drop_duplicates(inplace=True)
merged_df.dropna(inplace=True)
# 打印合并后的数据
print(merged_df)
在这个示例中，首先使用glob库查找所有以.csv结尾的文件，并将它们存储在一个列表中。然后使用列表推导式和pandas的read_csv函数读取所有csv文件并将它们合并成一个DataFrame。接着可以进行数据预处理操作，例如去除重复行和处理缺失值。最后打印合并后的数据。
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