多个csv文件合并为一个，第二列相同的行放在一起，全部数据放在一个文件

您好，这是一个常见的数据处理问题。您可以使用Python中的pandas库来解决这个问题。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有csv文件的文件名
all_files = glob.glob("*.csv")

# 读取所有csv文件并合并为一个DataFrame
df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in all_files))

# 按第二列排序
df = df.sort_values(by=[df.columns[1]])

# 将相同的行放在一起
df = df.groupby(df.columns[1]).apply(lambda x: x.reset_index(drop=True))

# 将结果保存到一个新的csv文件中
df.to_csv("merged.csv", index=False)

这段代码将读取当前目录下的所有csv文件，并将它们合并为一个DataFrame。然后，它将按照第二列进行排序，并将相同的行放在一起。最后，它将结果保存到一个新的csv文件中。

相关问题

多个csv文件合并为一个，按照第一个csv文件的第二列分类，第二列相同的行放在一起，全部数据放在一个文件

您好，这个问题可以使用 Python 中的 pandas 库来解决。您可以按照以下步骤操作：

1. 使用 pandas 的 read_csv 函数读取第一个 csv 文件，并将第二列作为索引列，保存为一个 DataFrame 对象。
2. 遍历剩余的 csv 文件，使用 read_csv 函数读取每个文件，并将第二列作为索引列，保存为一个 DataFrame 对象。
3. 使用 pandas 的 concat 函数将所有 DataFrame 对象合并为一个大的 DataFrame 对象。
4. 使用 pandas 的 groupby 函数按照第二列进行分组，并将分组后的数据保存为一个新的 csv 文件。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 读取第一个 csv 文件
df = pd.read_csv('file1.csv', index_col=1)

# 遍历剩余的 csv 文件
for file in glob.glob('*.csv'):
    if file != 'file1.csv':
        # 读取 csv 文件
        df_temp = pd.read_csv(file, index_col=1)
        # 将数据合并到第一个 DataFrame 对象中
        df = pd.concat([df, df_temp])

# 按照第二列进行分组，并将分组后的数据保存为一个新的 csv 文件
df.groupby(df.index).apply(lambda x: x.to_csv('output.csv', mode='a', header=False))

注意：这里假设所有的 csv 文件都在同一个文件夹下，并且文件名都以 .csv 结尾。如果您的文件名或路径不同，请修改代码中的相应部分。

多个csv文件合并为一个，按第二列分类，第二列相同的行放在一起

可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。首先，使用pandas的read_csv函数读取每个csv文件，然后使用concat函数将它们合并为一个DataFrame。接着，使用groupby函数按第二列进行分组，最后使用to_csv函数将结果保存为一个csv文件。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 读取所有csv文件
all_files = glob.glob("*.csv")
dfs = [pd.read_csv(f) for f in all_files]

# 合并为一个DataFrame
df = pd.concat(dfs)

# 按第二列进行分组
grouped = df.groupby(df.columns[1])

# 将结果保存为一个csv文件
grouped.apply(lambda x: x.to_csv(f"{x.name}.csv", index=False))

这个代码会将所有csv文件合并为一个DataFrame，然后按第二列进行分组，最后将每个分组保存为一个csv文件，文件名为第二列的值。