在Python中自动执行合并CSV文件的过程

可以通过使用pandas库来实现。pandas是一个强大的数据处理库，可以方便地处理和分析结构化数据。

首先，我们需要安装pandas库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

接下来，我们可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象。例如，假设我们有两个CSV文件：file1.csv和file2.csv，它们具有相同的列名和数据结构。我们可以使用以下代码来读取这两个文件：

import pandas as pd

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

然后，我们可以使用pandas的concat函数将这两个DataFrame对象合并为一个新的DataFrame对象。合并的方式可以是按行合并（纵向合并）或按列合并（横向合并）。例如，如果我们想按行合并这两个DataFrame对象，可以使用以下代码：

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

最后，我们可以使用pandas的to_csv函数将合并后的DataFrame对象保存为一个新的CSV文件。例如，我们可以使用以下代码将合并后的DataFrame对象保存为merged.csv文件：

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

这样，我们就完成了自动执行合并CSV文件的过程。通过使用pandas库，我们可以轻松地处理和合并大量的CSV文件，提高数据处理的效率。

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