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1.用concat方法合并csv

2.glob模块批量合并csv

1.用concat方法合并csv

将两个相同的csv文件进行数据合并，通过pandas的read_csv和to_csv来完成，即采用concat方法：

#加载第三方库
import pandas as pd
import numpy as np
#读取文件
df1 = pd.read_csv("文件-1.csv")
df2 = pd.read_csv("文件-2.csv")
#合并
df = pd.concat([df1,df2])
df.drop_duplicates()  #数据去重
#保存合并后的文件
df.to_csv('文件.csv',encoding = 'utf-8')

也可以增加一列标签，以区别两个合并后的数据：

#加载第三方库
import pandas as pd
import numpy as np
#读取文件
df1 = pd.read_csv("文件-1.csv")
df1["来自文件"] = "文件-1"
df2 = pd.read_csv("文件-2.csv")
df2["来自文件"] = "文件-2"
#合并
df = pd.concat([df1,df2])
df.drop_duplicates()  #数据去重
#保存合并后的文件
df.to_csv('文件.csv',encoding = 'utf-8')

2.glob模块批量合并csv

在利用合并少量文件时，可以使用上面的concat方法。但是遇到大量的相同文件需要合并，此时应该进行批量合并，这可以减少工作量，提高操作效率。

利用Python批量合并csv，这里介绍使用的方法是引入glob模块。

glob模块是最简单的模块之一，内容少，它可以查找符合特定规则的文件路径名。

通过glob方法遍历所有文件，读取数据并追加保存到文件中。

import numpy as np
import pandas as pd
import glob
import re

csv_list = glob.glob('*.csv')
print('共发现%s个CSV文件'% len(csv_list))
print('正在处理............')
for i in csv_list:
    fr = open(i,'r',encoding='utf-8').read()
    with open('文件合集.csv','a',encoding='utf-8') as f:
        f.write(fr)
print('合并完毕！')

以上方法是合并csv文件，要合并excel文件同理。