Python-目录下相同格式的csv文件合并成一个

在Python中，你可以使用pandas库来合并同目录下的CSV文件，因为pandas提供了便捷的数据处理功能。以下是一个简单的步骤：

import pandas as pd

# 定义目录路径和文件名模式（例如所有以"data_"开头的csv文件）
dir_path = 'your_directory_path'
file_pattern = 'data_*.csv'

# 使用glob模块找到目录下符合条件的所有文件
files = glob.glob(dir_path + '/' + file_pattern)

# 创建一个空列表来存储所有的DataFrame
all_data = []

# 循环遍历每个文件，并将它们读入DataFrame
for file in files:
    data = pd.read_csv(file)
    all_data.append(data)

# 合并所有数据到一个大的DataFrame
merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)  # ignore_index用于保留原始索引

# 将合并后的数据保存到新的CSV文件
merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

在这个例子中，`ignore_index=True`会创建一个新的索引，避免了重复的列索引。