python合并多个csv 文件

时间: 2023-08-05 22:06:52 浏览: 146
### 回答1: 可以使用 Python 的 pandas 库来合并多个 CSV 文件。首先,你需要安装 pandas: ``` pip install pandas ``` 然后,你可以使用 pandas 的 `read_csv()` 函数来读取 CSV 文件,并使用 `pandas.concat()` 函数将它们合并在一起。例如: ```python import pandas as pd # 将所有 CSV 文件读入到一个列表中 filenames = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv'] dfs = [pd.read_csv(f) for f in filenames] # 合并所有文件 df = pd.concat(dfs) # 将合并后的数据保存到新的 CSV 文件中 df.to_csv('combined.csv', index=False, encoding='utf-8') ``` 在这段代码中,我们将所有 CSV 文件的文件名存储在一个列表中,然后使用列表推导式将所有文件读入到一个列表中。接下来,我们调用 `pandas.concat()` 将所有文件合并在一起,最后使用 `to_csv()` 函数将合并后的数据保存到新的 CSV 文件中。 你也可以使用 `pd.concat()` 函数的 `ignore_index` 参数来忽略合并后的数据中的索引: ```python df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) ``` 这样,合并后的数据中就不会包含原来每个 CSV 文件中的索引了。 ### 回答2: 在Python中合并多个CSV文件可以使用`pandas`库来实现。具体步骤如下: 1. 导入`pandas`库: ```python import pandas as pd ``` 2. 创建一个空的DataFrame对象,用于存储合并后的数据: ```python merged_data = pd.DataFrame() ``` 3. 使用`pd.read_csv()`函数逐个读取CSV文件,并将读取的数据追加到DataFrame对象中: ```python file_list = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv'] # CSV文件列表 for file in file_list: data = pd.read_csv(file) # 读取CSV文件 merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True) # 将数据追加到DataFrame对象中 ``` 4.将合并后的数据保存到一个新的CSV文件中: ```python merged_data.to_csv('merged_data.csv', index=False) ``` 以上就是Python合并多个CSV文件的基本步骤。通过使用`pandas`库的`read_csv()`函数读取CSV文件,并使用`concat()`函数将数据追加到一个空的DataFrame对象中,最后使用`to_csv()`函数将合并后的数据保存到一个新的CSV文件中。 ### 回答3: 需要合并多个CSV文件,可以使用Python的pandas库来实现。 首先要导入需要的库,包括pandas库和os库: import pandas as pd import os 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据: all_data = pd.DataFrame() 使用os库的listdir函数列出指定目录下的所有CSV文件,并进行遍历: input_path = '指定目录路径' for file_name in os.listdir(input_path): if file_name.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(input_path, file_name) #读取CSV文件内容 data = pd.read_csv(file_path) #将数据添加至all_data all_data = all_data.append(data) 将合并后的数据保存为一个新的CSV文件: all_data.to_csv("合并后的文件.csv", index=False) 这样就实现了多个CSV文件的合并。

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