将不同文件夹下相同的csv文件，找出并合并

可以使用 Python 的 pandas 库来实现这个功能。下面是一个示例代码，它将在指定的文件夹和子文件夹下查找所有后缀名为 ".csv" 的文件，并将它们合并到一个新的 csv 文件中：

import os
import glob
import pandas as pd

path = r"path\to\folder"  # 替换成要查找的文件夹路径
all_csv_files = glob.glob(path + "/**/*.csv", recursive=True)

# 创建空的 DataFrame 来存储所有 csv 文件中的数据
df = pd.DataFrame()

for file in all_csv_files:
    df_temp = pd.read_csv(file)
    df = pd.concat([df, df_temp])

# 将合并后的数据写入新的 csv 文件
df.to_csv("merged_data.csv", index=False)

注意，如果所有 csv 文件的格式不一致，可能需要在读取和合并时使用不同的参数或进行数据清洗。

相关问题

在多个文件夹里寻找相同的csv，再合并到一个csv文件

### 回答1：
你可以使用 Python 来实现这个功能。首先，可以使用 os 模块来遍历多个文件夹并查找 csv 文件。然后，可以使用 pandas 库读取 csv 文件并将它们合并到一个新的 DataFrame 中。最后，使用 pandas 库的 to_csv 方法将合并后的数据写入一个新的 csv 文件中。

具体来说，你可以这样做：

1. 遍历文件夹，查找 csv 文件：

import os

csv_files = []

# 遍历文件夹
for root, dirs, files in os.walk('path/to/folder'):
    # 在遍历的过程中，查找 csv 文件
    for file in files:
        if file.endswith('.csv'):
            csv_files.append(os.path.join(root, file))

2. 读取 csv 文件并将它们合并到一个新的 DataFrame 中：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

# 遍历 csv 文件列表
for file in csv_files:
    # 读取 csv 文件
    df_temp = pd.read_csv(file)
    # 将 csv 文件合并到新的 DataFrame 中
    df = df.append(df_temp)

3. 将合并后的数据写入一个新的 csv 文件中：

df.to_csv('path/to/output.csv', index=False)

这样就可以在多个文件夹中查找相同的 csv 文件，并将它们合并到一个新的 csv 文件中。

### 回答2：
在多个文件夹中寻找相同的csv文件，并将它们合并到一个csv文件中，可以按照以下步骤进行操作。

1. 首先，我们需要创建一个空的csv文件，作为最终合并后的文件。可以使用Python中的csv库或pandas库来创建和操作csv文件。

2. 接下来，使用一个循环遍历每个文件夹。可以使用os库中的函数来获取文件夹的路径。

3. 在每个文件夹中，使用一个循环遍历文件夹下的所有文件。可以使用os库中的函数来获取文件夹内的所有文件。

4. 对于每个文件，检查其文件名是否以".csv"结尾，以确保只选择csv文件。

5. 如果文件是一个csv文件，可以使用csv库或pandas库来读取该文件的内容。将该csv文件的内容保存到一个临时变量中。

6. 将临时变量中的内容写入到最终的目标csv文件中。可以使用csv库或pandas库中的函数来实现。

7. 循环遍历完所有的文件夹和文件后，最终的目标csv文件将包含所有符合条件的csv文件的内容。

请注意，以上是一个简单的示例步骤，具体的代码实现可能会因实际情况而异。您可以根据自己的需求进行代码的编写和修改。此外，还可以根据具体情况添加错误处理和其他必要的功能，以确保代码的可靠性和稳定性。

### 回答3：
在Python中，可以使用os模块和pandas库实现在多个文件夹中寻找相同的csv文件，并将它们合并到一个csv文件中。

首先，需要导入必要的模块和库：

import os
import pandas as pd

接下来，我们需要定义一个函数来寻找文件夹中的csv文件：

def find_csv_files(folder_path):
    csv_files = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.csv'):
                csv_files.append(os.path.join(root, file))
    return csv_files

然后，我们可以调用这个函数来找出多个文件夹中的csv文件：

folder_paths = ['folder1', 'folder2', 'folder3'] # 替换成实际的文件夹路径
csv_files = []
for folder_path in folder_paths:
    csv_files += find_csv_files(folder_path)

接下来，我们使用pandas库的concat函数将这些csv文件合并为一个数据框：

dataframes = []
for csv_file in csv_files:
    df = pd.read_csv(csv_file)
    dataframes.append(df)
merged_df = pd.concat(dataframes)

最后，我们将合并后的数据框保存为一个csv文件：

merged_df.to_csv('merged.csv', index=False) # 替换成实际的文件名和路径

以上就是在多个文件夹里寻找相同的csv文件并将它们合并到一个csv文件的步骤。