pandas 合并多个csv文件

import os
import pandas as pd

def merge_csv_files(folder_path, output_file):
    """
    合并指定文件夹中的所有CSV文件
    
    参数:
    folder_path (str): 包含CSV文件的文件夹路径
    output_file (str): 合并后的输出文件路径
    """
    # 检查文件夹是否存在
    if not os.path.exists(folder_path):
        print(f"错误: 文件夹 '{folder_path}' 不存在")
        return
    
    # 获取文件夹中所有CSV文件的列表
    csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
    
    if not csv_files:
        print(f"错误: 文件夹 '{folder_path}' 中未找到CSV文件")
        return
    
    # 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据
    merged_data = pd.DataFrame()
    
    # 遍历并合并所有CSV文件
    for _inx,csv_file in enumerate(csv_files):
        file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)
　　　　　print(f"{_inx} 处理文件 '{csv_file}' ")
        try:
            # 读取CSV文件
            df = pd.read_csv(file_path)
            
            # 如果是第一个文件，直接使用其数据和表头
            if merged_data.empty:
                merged_data = df
            else:
                # 确保后续文件的列与第一列匹配
                if list(df.columns) == list(merged_data.columns):
                    merged_data = pd.concat([merged_data, df], ignore_index=True)
                else:
                    print(f"警告: 文件 '{csv_file}' 的列与其他文件不匹配，已跳过")
        except Exception as e:
            print(f"错误: 处理文件 '{csv_file}' 时出错: {str(e)}")
    
    # 保存合并后的数据到新的CSV文件
    if not merged_data.empty:
        try:
            merged_data.to_csv(output_file, index=False)
            print(f"成功合并 {len(csv_files)} 个CSV文件到 '{output_file}'")
            print(f"合并后的文件共有 {len(merged_data)} 行数据")
        except Exception as e:
            print(f"错误: 保存合并后的文件时出错: {str(e)}")
    else:
        print("合并失败: 没有有效的数据可保存")

if __name__ == "__main__":
    # 设置文件夹路径和输出文件路径
    folder_path = "result"  # 要合并的CSV文件所在文件夹
    output_file = "result/result.csv"  # 合并后的输出文件名
    
    # 执行合并操作
    merge_csv_files(folder_path, output_file)