Python 3个dat文件用read_csv读取后如何合并

你可以使用 Pandas 库来读取和合并这些 dat 文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取三个 dat 文件
df1 = pd.read_csv('file1.dat', delimiter='\t')
df2 = pd.read_csv('file2.dat', delimiter='\t')
df3 = pd.read_csv('file3.dat', delimiter='\t')

# 合并三个数据框
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

# 输出合并后的数据框
print(merged_df)

在这个示例中，我们首先使用 Pandas 的 `read_csv` 函数读取三个 dat 文件，并将其存储在名为 `df1`，`df2` 和 `df3` 的数据框中。然后，我们使用 Pandas 的 `concat` 函数将这三个数据框合并为一个数据框，并将结果存储在名为 `merged_df` 的新数据框中。最后，我们打印出合并后的数据框。

`concat` 函数中的 `ignore_index=True` 参数将新数据框的索引重置为连续的整数，这在合并数据框时通常是有用的。另外，如果你的文件中使用的分隔符不是制表符 (\t)，你需要相应地更改 `delimiter` 参数的值。