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在python中将多个.csv合并为一个csv

在Python中将多个.csv文件合并为一个csv文件可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import os
import pandas as pd
  1. 定义一个函数来合并csv文件:
代码语言:txt
复制
def merge_csv(input_folder, output_file):
    all_data = pd.DataFrame()
    for file in os.listdir(input_folder):
        if file.endswith(".csv"):
            file_path = os.path.join(input_folder, file)
            data = pd.read_csv(file_path)
            all_data = all_data.append(data, ignore_index=True)
    all_data.to_csv(output_file, index=False)
  1. 调用函数并指定输入文件夹和输出文件的路径:
代码语言:txt
复制
input_folder = "输入文件夹路径"
output_file = "输出文件路径"
merge_csv(input_folder, output_file)

以上代码将会遍历指定的输入文件夹中的所有.csv文件,并将它们合并为一个名为output_file的csv文件。合并后的文件将保存在指定的输出文件路径中。

这种方法使用了pandas库来处理csv文件。它首先创建一个空的DataFrame对象all_data,然后遍历输入文件夹中的所有.csv文件。每个文件都被读取为一个DataFrame对象,并使用append()函数将其添加到all_data中。最后,使用to_csv()函数将合并后的数据保存为一个新的csv文件。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式和推荐的产品可能因实际需求和环境而有所不同。

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前几天遇到一个工作,需要将几个分别包含几十万行的csv文件的某3列合并成1个csv文件,当时是手工合并的: 1、csv另存为excel; 2、删除不需要的列,仅保留想要的列 3、excel另存为csv 4、最后,手工合并处理好的csv 不得不说,这样操作效率真的很低,尤其是操作几十万行的文件,当时就想利用python代码肯定可以实现,今天利用周末的时间好好研究了一下,终于实现了,操作几十万行的文件只需要一两分钟,比手工高效多了。 实现思路如下: 1、利用os模块获取文件下所有csv文件(表结构相同) 2、用pandas打开第一个文件; 3、循环打开剩下的文件; 4、利用pd.concat拼接不同的df,该方法可以自动去除多余的标题行; 5、挑选需要的列,去重; 6、将结果输出文csv文件; 完整代码如下:

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