轻松掌握Python：一文教你如何高效合并CSV文件

CSV（逗号分隔值）文件是一种常见的文件格式，用于存储表格数据。在处理和分析数据时，我们经常需要将多个CSV文件合并成一个文件。Python提供了多种方法来合并CSV文件，以下是一些高效合并CSV文件的步骤和代码示例。

1. 使用Python内置模块

Python的内置模块csv可以轻松地读取和写入CSV文件。以下是一个简单的示例，展示如何使用csv模块合并两个CSV文件。

1.1 读取CSV文件

首先，我们需要读取要合并的CSV文件。以下是一个读取CSV文件的示例代码：

import csv

def read_csv(file_name):
    with open(file_name, mode='r', encoding='utf-8') as file:
        csv_reader = csv.reader(file)
        data = list(csv_reader)
    return data

1.2 合并CSV文件

接下来，我们可以使用以下代码将两个CSV文件合并成一个文件：

def merge_csv(file1, file2, output_file):
    data1 = read_csv(file1)
    data2 = read_csv(file2)
    merged_data = data1 + data2
    with open(output_file, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        csv_writer = csv.writer(file)
        csv_writer.writerows(merged_data)

1.3 使用示例

merge_csv('file1.csv', 'file2.csv', 'merged_file.csv')

2. 使用Pandas库

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了更加灵活和高效的CSV文件处理方法。

2.1 安装Pandas

pip install pandas

2.2 读取CSV文件

import pandas as pd

def read_csv_pandas(file_name):
    return pd.read_csv(file_name)

2.3 合并CSV文件

def merge_csv_pandas(file1, file2, output_file):
    data1 = read_csv_pandas(file1)
    data2 = read_csv_pandas(file2)
    merged_data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True)
    merged_data.to_csv(output_file, index=False)

2.4 使用示例

merge_csv_pandas('file1.csv', 'file2.csv', 'merged_file.csv')

3. 总结

以上介绍了两种使用Python合并CSV文件的方法。使用内置的csv模块和Pandas库都是有效的方法，具体选择哪种方法取决于你的需求和偏好。希望这篇文章能帮助你轻松掌握Python合并CSV文件的方法。