python如何将多个csv合并
时间: 2023-09-17 07:13:08 浏览: 88
你可以使用 pandas 库中的 concat() 方法将多个 csv 文件合并到一个 DataFrame 中。具体步骤如下:
1. 导入 pandas 库
```
import pandas as pd
```
2. 使用 pd.read_csv() 方法读取多个 csv 文件并存储到一个列表中
```
file_list = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']
df_list = []
for file in file_list:
df = pd.read_csv(file)
df_list.append(df)
```
3. 使用 pd.concat() 方法将多个 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中
```
merged_df = pd.concat(df_list)
```
4. 可以使用 to_csv() 方法将合并后的 DataFrame 存储到一个 csv 文件中
```
merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)
```
以上是将多个 csv 文件按照默认方式(纵向合并)合并到一个 DataFrame 中。如果需要横向合并,可以将参数 axis 设置为 1:
```
merged_df = pd.concat(df_list, axis=1)
```
相关问题
python将多个csv文件合并
你可以使用pandas库中的`concat()`函数将多个csv文件合并。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import glob
# 获取所有csv文件的路径
path = r'path_to_folder_containing_csv_files'
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")
# 将所有csv文件合并为一个DataFrame
li = []
for filename in all_files:
df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
li.append(df)
combined_df = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)
# 将合并后的DataFrame保存为csv文件
combined_df.to_csv("combined_csv_file.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
```
在此示例中,我们使用`glob`模块获取指定文件夹中所有csv文件的路径,并使用`pd.read_csv()`函数将每个csv文件读取为一个DataFrame对象。然后,我们使用`pd.concat()`函数将DataFrame对象按行合并为一个大的DataFrame对象。最后,我们使用`to_csv()`函数将合并后的DataFrame保存为一个新的csv文件。
python合并多个csv
可以使用 pandas 库来合并多个 csv 文件。具体步骤如下:
1. 导入 pandas 库
```python
import pandas as pd
```
2. 读取多个 csv 文件
```python
csv1 = pd.read_csv('file1.csv')
csv2 = pd.read_csv('file2.csv')
csv3 = pd.read_csv('file3.csv')
```
3. 合并 csv 文件
```python
merged_csv = pd.concat([csv1, csv2, csv3])
```
4. 将合并后的数据保存为一个新的 csv 文件
```python
merged_csv.to_csv('merged_file.csv', index=False)
```
其中,`concat()` 函数用于合并数据,`to_csv()` 函数用于将数据保存为 csv 文件。`index=False` 表示不保存行索引。