怎么用python合并csv文件内容

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

```python

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```python
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

```python

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。