python将多个csv文件合成一个csv文件

可以使用pandas库中的concat函数将多个csv文件合并成一个csv文件。具体方法可以参考以下代码：

import pandas as pd
import os

# 获取csv文件所在的文件夹路径
folder_path = 'csv_folder_path'

# 获取文件夹中所有csv文件的文件名
file_names = [file_name for file_name in os.listdir(folder_path) if file_name.endswith('.csv')]

# 将每个csv文件读取为dataframe，并添加到一个列表中
data_frames = []
for file_name in file_names:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
data_frame = pd.read_csv(file_path)
data_frames.append(data_frame)

# 使用concat函数将所有dataframe合并成一个
result = pd.concat(data_frames)

# 将合并后的结果保存为一个csv文件
result.to_csv('merged.csv', index=False)

相关问题

将多个csv文件合成一个csv文件

要将多个 CSV 文件合并成一个 CSV 文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，读取每个 CSV 文件并将其存储为数据框（DataFrame）。可以使用 pandas 库来实现这一步骤。例如，假设有两个 CSV 文件名为 "file1.csv" 和 "file2.csv"，可以使用以下代码来读取它们：

import pandas as pd

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

2. 接下来，将这些数据框按照需要的顺序合并。可以使用 pandas 的 concat() 函数来合并数据框。例如，如果要按行合并数据框 df1 和 df2，可以使用以下代码：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

3. 最后，将合并后的数据框保存为一个新的 CSV 文件。可以使用 pandas 的 to_csv() 函数来实现这一步骤。例如，将合并后的数据框保存为名为 "merged_file.csv" 的文件，可以使用以下代码：

merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

注意：在上述代码中，axis=0 表示按行合并数据框。如果要按列合并数据框，则需要将 axis 参数设置为 1。

通过重复这些步骤，你可以将多个 CSV 文件合并成一个 CSV 文件。

将多个csv文件合成一个

你可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有的csv文件路径
path = r'path/to/csv/files' # 将路径替换成实际的路径
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

# 读取所有csv文件并合并
df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in all_files), ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存到一个csv文件中
df.to_csv("merged.csv", index=False)

这个代码会将指定路径下所有的csv文件读取进来并合并成一个数据框，最后将合并后的数据保存到一个名为"merged.csv"的文件中。