python将两个csv数据表合并并保存为一个新的csv文件

可以使用 pandas 库来将两个 CSV 数据表合并并保存为一个新的 CSV 文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并两个数据表
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 保存合并后的数据表为新的 CSV 文件
merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.read_csv` 方法读取两个 CSV 文件，然后使用 `pd.concat` 方法将两个数据表合并为一个。最后，我们使用 `to_csv` 方法将合并后的数据表保存为一个新的 CSV 文件，其中参数 `index=False` 表示不保存行索引。

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python将两个csv文件合并为一个

可以使用 Pandas 库来合并两个 CSV 文件为一个。具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库：

import pandas as pd

2. 读取两个 CSV 文件：

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

3. 使用 concat() 函数将两个数据框合并为一个：

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

4. 将合并后的数据框保存为新的 CSV 文件：

merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

其中，参数 index=False 表示不将行索引保存到文件中。

以上就是将两个 CSV 文件合并为一个的完整代码。

python合并两个csv文件

好的，这个问题我可以帮您解答。您可以使用pandas库中的concat函数来实现csv文件的合并。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取两个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 使用concat函数合并两个文件
combined_csv = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为新的csv文件
combined_csv.to_csv('combined_file.csv', index=False)

希望我的回答能够帮到您，有任何其他问题欢迎继续提问。