【1】python
import pandas as pd
f1 = pd.read_csv('11.csv')
f2 = pd.read_csv('22.csv')
file = [f1,f2]
train = pd.concat(file,axis=1)
train.to_csv("train.csv", index=0, sep=',')
【2】python
import csv
aFile = open('train_Data.csv', 'r')
aInfo = csv.reader(aFile)
bfile = open('train_label.csv', 'r')
bInfo = csv.reader(bfile)
cfile = open('traindata.csv', 'w', newline='')
abcsv = csv.writer(cfile, dialect='excel')
a=[]
b=[]
for info in aInfo:
a.append(info)
for info in bInfo:
b.append(info)
for index in range(len(b)):
a[index].extend(b[index])
abcsv.writerow(a[index])
行合并：[A,B]’ 上下形式【1】pythonimport pandas as pdf1=pd.read_csv('11.csv')f2=pd.read_csv('22.csv')file=[f1,f2]train=pd.concat(file)train.to_csv('train.csv',index=0,sep=',')【2】pythonwith open('1...
有两个CSV文档，想把他们合并为一个CSV文档： Ctrl+R进入命令行cmd，cd到两个csv文档所在目录，然后输入copy *.csv all.csv，回车就能得到合并后的文件all.csvcsv文档有4列，想把它放到pandas里的dataframe处理，添加列名称并保存为新csv文件:import pandas as pd
data = pd.read_csv('all.csv', ...
最近要批量将几百个CSV文件合成一个文件，最开始是一个个复制粘贴的，进度太慢了，后面发现用一个小办法可以几秒钟将几百个CSV文件合并成一个文件，分享给大家。
第一步：将需要合并的csv文件夹全部放在D盘。
第二步：打开cmd命令提示符（同时按win+R键），输入cmd，按下确定键。
第三步：输入D:按下ENTER键，切换到D盘符下。然后输入合并指令（注意英文输入法输入）：copy *.CSV all.csv (这个符号是表示合并D盘下第一路径中的所有CSV格式合并为一个，并命名为all.csv）。几秒钟就完
今天导入数据的时候有几百个CSV文件，然后需要批量导入到数据库。
然后开始写脚本。
首先看下CSV文件的标题，默认标题是第一行。其他的是以逗号分隔，换行符为一行。
这样的话，需要做如下处理：
获取CSV的标题并写入。
遍历一个文件夹下的所有文件。
然后将每个除了第一行以外所有数据导入到一个新的文件中。
任务完成。
还有一些细节：
当PYTHON写入数据的时候，不会自动添加一个换行符。所以当拼接数据的时候要用换行符进行拼接（这个坑了我很多回）
举个例子：
file = open('1.txt')
file.w
DEAM数据集的标签如图所示，共有1802个csv文件，每首音乐的特征单独存储在一个csv文件中：
现在想要将这些csv文件合并到一个csv文件中，同时用文件名作为列名。用python代码实现如下：
合并完成！
打开保存好的查看，最后一列为。保存好的为，可以用excel中→→进行处理：
可以根据需求，把移动到第一列。至此就保存成功了。将按照自己的需求更改为：...
#i 是文件名
#############读取多个csv文件内容###################
with open('{}.csv'.format(i),'r',newline="",encoding="GB18030") as read_csvfile:
readcsv_.
# 将文件夹下的多个csv文件合并成一个CSV文件
def get_files():
for filepath,dirnames,filenames in os.walk(r'/media/shuaishuai/JSY/实验数据备份/snippets/feature/ApplyEyeMakeup'):
dirnames.sort() # CSV文件有序合并，不会产生乱...
f1 = pd.read_csv('../dao_chu_data/dao_chu_result_10.csv')
f2 = pd.read_csv('../dao_chu_data/dao_chu_result_20.csv')
f3 = pd.read_csv('../dao_chu_data/dao_chu_result_20_40.csv')
f4 = pd.read_csv('../dao_chu_data/dao_chu_result_40_60.csv')
f5 = pd.read_csv(.
"col1","col2","col3"
"xx1111111111111111111111111111111111111","yy222222222222222222222222222222222","333333333333333333333333333333333333"
mytest2.csv 文件内容如下：
"col1","col2","col
import pandas as pd
root_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath("__file__")), 'fhj')
df_S11 = pd.DataFrame()
df_S21 = pd.DataFrame()
def get_loss_S11S21(file
# 利用pandas库中的concat函数合并csv文件
df = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in file_list], ignore_index=True)
# 将合并后的数据保存为csv文件
df.to_csv('merged.csv', index=False)
请注意，以上代码仅为参考，具体操作请根据自己的情况进行修改。
