写一个用pandas将多张csv表合并成一张的代码

可以使用pandas库中的concat()函数将多个CSV文件合并为一个。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取多个CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

# 将读取的CSV文件合并为一个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

# 将合并后的DataFrame保存为新的CSV文件
merged_df.to_csv('merged_file.csv')

上述代码将读取名为 file1.csv、file2.csv 和 file3.csv 的三个CSV文件，并将它们合并为一个DataFrame。最后将合并后的DataFrame保存为名为 merged_file.csv 的新CSV文件。

相关问题

用python写一个多个csv文件合并成一个csv的代码

好的，我可以回答这个问题。以下是一个使用Python将多个CSV文件合并成一个CSV文件的代码：

import glob
import pandas as pd

# 找到所有的csv文件
path = r'文件路径' # 将文件路径替换为实际文件路径
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

# 将所有csv文件合并为一个DataFrame
li = []
for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    li.append(df)
merged_df = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)

# 将合并后的DataFrame保存为一个csv文件
merged_df.to_csv("merged.csv", index=False)

这个代码会找到指定路径下的所有CSV文件，并将它们合并成一个DataFrame。最后，它会将合并后的DataFrame保存为一个新的CSV文件，名为"merged.csv"。

将多个csv文件合并成一个csv文件

可以使用Python的pandas库来合并多个CSV文件成一个CSV文件。

以下是大致的步骤：

1.导入pandas库

import pandas as pd

2.读取多个CSV文件

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

3.将多个DataFrame合并成一个DataFrame

frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)

4.将合并后的DataFrame写入CSV文件

result.to_csv('merged.csv', index=False)

完整代码示例：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)

result.to_csv('merged.csv', index=False)

这样就可以将多个CSV文件合并成一个CSV文件了。