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。

相关问题

pythonpandas合并两个csv文件_python - 将多个csv文件导入pandas并连接成一个DataFrame...

好的，让我来回答你的问题。

要将多个 CSV 文件导入 Pandas 并连接成一个 DataFrame，可以使用 Pandas 中的 `read_csv()` 函数来读取 CSV 文件，并使用 `concat()` 函数将它们连接在一起。

以下是一个示例代码来演示如何合并两个 CSV 文件：

import pandas as pd

# 读取第一个 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个 CSV 文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 将两个 DataFrame 连接起来
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 输出合并后的 DataFrame
print(merged_df)

在上面的代码中，我们首先使用 `read_csv()` 函数分别读取了两个 CSV 文件，并将它们存储在两个不同的 DataFrame 中。然后，我们使用 `concat()` 函数将这两个 DataFrame 连接在一起，并将结果存储在一个新的 DataFrame 中。最后，我们打印出合并后的 DataFrame。

需要注意的是，我们在 `concat()` 函数中使用了 `ignore_index=True` 参数。这是因为在连接两个 DataFrame 时，它们的索引可能会重叠。为了避免这种情况，我们可以使用 `ignore_index=True` 参数来重新生成一个新的索引。

希望这个回答能够帮助你解决问题。如有任何疑问，请随时问我。

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。