Python合併多個相同表頭文件

對於需要合併多個相同表頭文件的情況，我們可以使用Python來實現快速的合併。

一、讀取CSV文件

使用Python中的csv庫讀取CSV文件。

import csv

with open('filename.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

二、合併CSV文件

使用Python中的pandas庫，將CSV文件合併。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

三、解決表頭重複問題

如果多個CSV文件的表頭相同，則可以使用Python中的skiprows參數來跳過表頭。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv', skiprows=1)
df3 = pd.read_csv('file3.csv', skiprows=1)

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

四、處理不同表頭

如果多個CSV文件的表頭不同，則可以使用pandas庫中的rename函數將表頭重命名。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv').rename(columns={'old_name': 'new_name'})
df3 = pd.read_csv('file3.csv').rename(columns={'old_name': 'new_name'})

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

五、處理缺失值

合併後的文件中可能存在缺失值，使用Python中的fillna函數來處理。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

merged_df.fillna(0, inplace=True)

merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

以上就是Python合併多個相同表頭文件的方法。