python csv文件合并

在Python中，可以使用pandas库来合并CSV文件。有两种常见的合并方式：行合并和列合并。

行合并可以使用pandas的concat函数来实现。首先，使用read_csv函数读取要合并的CSV文件，并将它们存储在不同的DataFrame对象中。然后，将这些DataFrame对象放入一个列表中，使用concat函数将它们合并成一个DataFrame对象。最后，使用to_csv函数将合并后的DataFrame保存为一个新的CSV文件。

以下是行合并的示例代码：

import pandas as pd

f1 = pd.read_csv('../data/train_acute.csv')
f2 = pd.read_csv('../data/train_health.csv')

file = \[f1, f2\]
train = pd.concat(file)

train.to_csv("../data/train.csv", index=0, sep=',')

\[1\]

如果合并后的CSV文件中出现重复的标题行，可以使用drop_duplicates函数对DataFrame进行去重处理。通过指定subset参数来选择要去重的列，使用keep参数来指定保留哪个重复值，使用inplace参数来指定是否在原DataFrame上进行修改。

以下是去重处理的示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('all.csv')
data.drop_duplicates(subset=\['A', 'B', 'C'\], keep='first', inplace=True)

data.to_csv("all.csv", index=0, sep=',')

\[2\]

另外，如果要进行列合并，可以在concat函数中设置axis参数为1。这样，合并后的DataFrame将按列进行合并。

以下是列合并的示例代码：

import pandas as pd

f1 = pd.read_csv('../data/train_acute.csv')
f2 = pd.read_csv('../data/train_health.csv')

file = \[f1, f2\]
train = pd.concat(file, axis=1)

train.to_csv("../data/train.csv", index=0, sep=',')

\[3\]

希望这些代码能帮助到你进行CSV文件的合并。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用python合并csv文件](https://blog.csdn.net/baidu_41217766/article/details/95237049)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【工程实践】python 合并多个csv文件](https://blog.csdn.net/weixin_44750512/article/details/128819374)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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