pandas按列合并多个csv、xlsx文件数据,根据关键字匹配

Pandas是一种在Python中非常流行的数据处理库。它提供了强大的功能使得我们能够方便地从多个文件中读取数据，并且根据关键字将这些数据按列进行合并。

首先，我们需要先导入Pandas这个库。导入方法如下：

import pandas as pd

然后我们需要指定文件路径，并读取文件。对于CSV文件，可以使用`pd.read_csv()`方法来读取，对于XLSX文件，可以使用`pd.read_excel()`方法来读取。方法的第一个参数为文件路径，第二个参数为sheet的名称。

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx', sheet_name='Sheet1')

我们可以通过`pd.concat()`方法将多个DataFrame对象合并在一起，该方法的第一个参数是一个元组，包含需要合并在一起的DataFrame对象。参数`axis`设置为1，表示它们应该沿着列方向合并。但是现在我们需要根据关键字匹配，那么我们需要通过`pd.merge()`方法来合并。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='keyword')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='keyword')

这段代码将DataFrame对象df1和df2按照关键字进行匹配，其次将得到的结果再与df3按照同样的方式进行匹配。最终结果将会是一个经过匹配合并过的DataFrame对象。

总结来说，我们可以使用Pandas库中的read_csv、read_excel、concat和merge方法按列合并多个CSV、XLSX文件数据，并根据关键字进行匹配。这让我们能够方便地从多个文件中读取数据，并能够将它们组合成一个更完整的数据集。