【Python_pandas】単体CSVファイルのDataFrame作成する場合、pandas.concatは必要か否か

ファイルが1つの場合でも4までやるのがいいと思います。

そうでない場合は、4のタイミングで・ファイルが2つ以上あればconcat実施 ・ファイルが1つであれば0番目を取り出す というような判断と処理が必要になり、処理が煩雑になります。concat処理のコストが高いというような積極的な理由があるのであれば、そのような分岐を入れるのに意味がありますが、実際はそれほどコストはかかりません。

こんにちは、コメント失礼します。

この場合、ファイルが単体（1つ）の場合に関しては、④のステップ（concatによる連結）は不要ですが、③の時点では csv_sample がリスト型であるため、連結処理を行わない場合でもリストを DataFrame に変換するために④のステップが必要になると思います。

もし検索結果が1つのファイルだけの場合、③でリストとしてファイルを読み込むだけですので、その時点で変数がリスト型のままになります。このリストをそのまま処理したい場合は問題ありませんが、pandas の DataFrame として扱いたい場合は、リストを単体の DataFrame に変換する処理が必要です。

解決方法としては
1つのファイルの場合：もし検索結果が1つのファイルだけなら、リストを使う代わりにそのファイルを直接読み込んで DataFrame を作成すれば良いのではないでしょうか。

python
if len(matching_files_sample) == 1:
df_sample = pandas.read_csv(matching_files_sample[0])
else:
csv_sample = [pandas.read_csv(file) for file in matching_files_sample]
df_sample = pandas.concat(csv_sample, ignore_index=True)

検索結果が1つのファイルの場合は concat を使う必要はなく、直接 read_csv で DataFrame を作成できます。もしファイルが複数あれば、concat を使って DataFrame を結合するという形になります。csv_sample がリスト型のままだと DataFrame に変換できないため、その場合は concat を使うか、単一ファイルの場合は直接読み込んで DataFrame として扱うことをおすすめします。

私も初心者なのであってるかわかりませんが...

ファイル検索結果が単体(1つ)のファイルの場合

それはどの段階で分かるのでしょうか？
ファイル検索結果が1つかどうかを調べるのと、pandas.concatを実行するのどちらがコストがかかるのかで決めれば良いかと。

私なら何にも考えずにpandas.concatのコードにすると思います。シンプルなコードの方が良いと思うからです。