python 读取数据将2列数据进行合并

假设你有一个名为`data.csv`的数据文件，其中包含两列数据，分别为A和B，你想要将它们合并成一个列表，可以使用Python中的pandas库来实现。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将两列数据合并为一个列表
merged_data = list(zip(data['A'], data['B']))

# 打印结果
print(merged_data)

在实际使用中，你需要将`data.csv`替换为你实际的数据文件名，并根据需要更改列名和合并方式。如果你想要将两列数据合并为一个DataFrame对象，可以使用pandas库中的`concat()`函数，具体方法可以参考我之前的回答。

相关问题

python 将A列B列数据合并到C列

你可以使用 Pandas 库来实现将 A 列和 B 列的数据合并到 C 列。具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库：

import pandas as pd

2. 读取数据：

df = pd.read_csv('your_file.csv')

3. 将 A 列和 B 列的数据合并到 C 列：

df['C'] = df['A'].astype(str) + df['B'].astype(str)

这里假设 A 列和 B 列的数据类型为数值型，如果不是数值型需要先转换为字符串类型，再进行合并。

4. 保存数据：

df.to_csv('new_file.csv', index=False)

这里假设你要将合并后的数据保存为新文件 new_file.csv，index=False 表示不保存索引列。

python 将A列B列数据合并到新的空白列

可以使用 pandas 库来实现这个功能。首先，需要读取你的数据文件，假设是一个 CSV 文件，可以使用以下代码读取:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv')

接着，可以创建一个新的空白列，并将 A 列和 B 列的数据合并到这个新列中:

df['new_column'] = df['A列'] + df['B列']

最后，将修改后的数据保存到新文件中:

df.to_csv('new_file.csv', index=False)

以上代码将 A 列和 B 列的数据合并到了一个名为 "new_column" 的新列中，并将修改后的数据保存到了一个新文件中。