python批量合并多个工作薄 python批量合并

pandas批量数据合并核心是统一列名、索引对齐、选对方式：一、用glob自动读取多CSV再concat纵向视角；二、用m rge按字段关联，注意/如何参数及ID类型一致；三、多表用减少链式合并四；、合并前必查类型、去空格大小写、去重。

用pandas做批量数据合并，核心就三点C: SV文件自动读取并合并

常见场景是相同格式的多个表格（比如每月销售数据），存在一个文件夹里。不用一个pd.read_csv，用glob循环更省事：用glob.glob("data/month_*.csv")匹配所有目标文件路径用[pd.read_csv(f) for f in file_list]批量读取，生成DataFrame列表使用pd.concat(df_list) ignore_index=True)纵向，ignore_index=True重置行号，避比如df = df[["id"，"name"，"amount"]]。二、按字段精准合并（合并）不是简单拼接

两个表靠某个字段关联（如用户ID），要深入）”； Songtell

Songtell是第一个人工智能生成的歌曲信息库 164页on=指定消耗列名；left_on和right_on用于列名不同时分别指定how=合并逻辑："inner"（交集）、"left"（左表全保留）、"outer"（并集） 合并后检查结果.isna().sum()，看关键字段是否批量删除——可能是ID类型不一致（str vs int）或空格/大小写入问题三、多表网络合并（reduce） merge）

三个及以上表按同一字段依次关联？别进行合并。

使用 functools.reduce 链式处理更清晰：把所有 DataFrame 按钮列表：dfs = [df1， df2， df3] 一行搞定：from functools import reduce； Final = reduce(lambda left， right： pd.merge(left， right， on="key")， dfs)注意：所有表的“key”列数据类型和清洗状态必须一致，否则中间某次合并就四、合并前必做异常的三件事

90的合并报错或结果，其实出在前期准备上：查类型：用df.dtype s确认关联字段不是同一类型（特别是数字ID被读对象）去空格和大小写：如df["name"] = df["名称"].str.strip().str.lower() 去重检查：用df.duplicate(subset=["key"]).sum()看关联键是否唯一，非唯一时merge会爆炸性扩行

基本上就这些。说明：

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