python csv 合并_python生成csv文件

激活谷笔记 • 2025-04-29 20:51 • 阅读 138

在Python中，合并CSV文件可以通过多种方式实现，以下是几种常见的方法：

方法一：使用csv模块

 import csv import glob 获取所有CSV文件的路径 file_paths = glob.glob（'path/to/csv/files/*.csv'） 创建一个空的字典，用于存储合并后的数据 merged_data = {} 逐个读取每个CSV文件，并将其添加到字典中 for file_path in file_paths: with open（file_path, 'r'） as csvfile: reader = csv.DictReader（csvfile） for row in reader: 假设每个文件都有一个唯一的标识符，例如文件名 identifier = os.path.basename（file_path） merged_data[identifier] = row 将字典写入新的CSV文件 with open（'merged.csv', 'w', newline=''） as outfile: fieldnames = merged_data[next（iter（merged_data））].keys（） writer = csv.DictWriter（outfile, fieldnames=fieldnames） writer.writeheader（） for identifier, row in merged_data.items（）: writer.writerow（row）

方法二：使用pandas库

 import pandas as pd import glob 获取所有CSV文件的路径 file_paths = glob.glob（'path/to/csv/files/*.csv'） 创建一个空的DataFrame，用于存储合并后的数据 df = pd.DataFrame（） 逐个读取每个CSV文件，并将其添加到DataFrame中 for file_path in file_paths: temp_df = pd.read_csv（file_path, encoding='gbk'） 根据需要设置编码格式 file_name = os.path.basename（file_path） temp_df['file_name'] = file_name 添加文件名作为新的一列 df = df.append（temp_df, ignore_index=True） 将合并后的DataFrame保存为新的CSV文件 df.to_csv（'merged.csv', index=False）

方法三：使用csv模块以追加模式合并

 import csv import glob 获取所有CSV文件的路径 file_paths = glob.glob（'path/to/csv/files/*.csv'） 以追加模式打开源文件 with open（'source.csv', 'a', newline=''） as csv_file: 创建csv的写对象，并传入表头 writer = csv.DictWriter（csv_file, fieldnames=header） 批量写入读取到的数据 for row in reader: writer.writerow（row）

以上方法展示了如何使用Python的csv模块和pandas库来合并CSV文件。请根据你的具体需求选择合适的方法。

python csv 合并_python生成csv文件

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