jupyter notebook合并多个csv

在Jupyter Notebook中合并多个CSV文件通常可以使用pandas库，因为pandas提供了一种简便的方式来操作数据。你可以使用`pd.concat()`函数来合并这些文件。以下是步骤：

1. 首先，确保已经安装了pandas库，如果没有，可以使用命令 `!pip install pandas` 安装。

2. 导入pandas模块：

   import pandas as pd

3. 对每个CSV文件读取数据：

   df1 = pd.read_csv('file1.csv')
   df2 = pd.read_csv('file2.csv')
   # ... 依此类推，如果你有更多文件
   df3 = pd.read_csv('file3.csv')

4. 使用`concat`函数合并所有数据框：

   merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

`ignore_index=True` 可以避免因索引重叠而产生的错误，如果你的数据不需要保留原始行序，则可以省略这一步。

5. 检查合并后的数据框：

   merged_df.head()  # 查看前几行数据确认是否成功合并

如果你想按照特定列进行合并，例如按某个共同的键(key)，则需要指定关键字`key`:

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], keys=['A', 'B', 'C'], axis=0)  # 如果列名是'A', 'B', 'C'