设有两个流行病学调查文件inv1.csv和inv2.csv，每个文件里面记录了一个确诊阳性病人的暴露场所和时间的多条记录，每条记录包含时间(Time)、地点(Location)。需要设计一个程序比对两个病人的暴露场所，找出所有涉及超市，并将两个病人去过的超市合成一个文件存储。

为了实现这个程序，你可以遵循以下步骤：

1. **数据加载**：
首先，你需要导入Python的数据处理库，如pandas，用于读取CSV文件：

   import pandas as pd
   
   def load_data(file_name):
       return pd.read_csv(file_name)

然后分别加载`inv1.csv`和`inv2.csv`：

   df_inv1 = load_data('inv1.csv')
   df_inv2 = load_data('inv2.csv')

2. **合并数据**：
对于每个数据集，提取关于超市的信息（假设Time列表示日期，Location列包含超市名称）：

   inv1_supermarkets = df_inv1[df_inv1['Location'].str.contains('超市', case=False)]
   inv2_supermarkets = df_inv2[df_inv2['Location'].str.contains('超市', case=False)]

3. **并集操作**：
使用`|`运算符获取两个数据集中超市信息的并集，这会合并两个病人去过的所有超市：

   combined_supermarkets = inv1_supermarkets.append(inv2_supermarkets, ignore_index=True).drop_duplicates()

4. **结果保存**：
最后，将结果保存到新的CSV文件中：

   combined_supermarkets.to_csv('combined_supermarkets.csv', index=False)

5. **异常处理**：
在整个过程中，记得加入适当的错误处理，例如检查文件是否存在、数据格式是否正确等。