pandas怎么把多个csv合并

在Python的pandas库中，你可以使用`concat()`或`merge()`函数来合并多个CSV文件。这里分别简述这两种方法：

1. **使用`concat()`**：这个函数适用于沿着某一轴方向（行或列）堆积数据，比如将多个DataFrame水平或垂直地拼接在一起。如果你想要简单地堆叠csv文件，可以按顺序读取它们，然后将它们放入一个列表中，最后用`concat()`：

import pandas as pd

# 读取多个csv文件
dfs = [pd.read_csv(file) for file in ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']]

# 沿着索引（默认行）方向拼接
merged_df = pd.concat(dfs)

# 如果需要保存结果到新的csv，可以直接写入
merged_df.to_csv('merged_data.csv', index=False)

2. **使用`merge()`**：如果你需要基于某些共享的键（如ID或日期）进行合并，那么`merge()`函数更为合适。例如，假设所有csv都有一个名为'id'的列，你可以这样做：

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

# 指定共同的关键字列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer') # 或者 inner, left, right选择合并方式

# 重复上述步骤处理其他csv文件，最终将所有数据合并
final_df = pd.concat([merged_df, ...])

final_df.to_csv('merged_data.csv', index=False)