在Jupyter Notebook/Python中用Pandas合并两个.csv文件

因为两个CSV结构完全不同，用DataFrame的merge/append确实不合适，直接操作文件内容或者将DataFrame转为字符串拼接是更直接的方案：

方法一：直接读写文件内容（无需pandas） #

这种方式最简单，直接读取两个文件的所有内容，拼接后写入新文件：

# 读取第一个CSV的全部内容
with open('csv1.csv', 'r', encoding='utf-8') as f1:
    csv1_content = f1.read()

# 读取第二个CSV的全部内容
with open('csv2.csv', 'r', encoding='utf-8') as f2:
    csv2_content = f2.read()

# 拼接内容（加换行避免两行粘连），写入新文件
with open('combined.csv', 'w', encoding='utf-8') as f_out:
    f_out.write(csv1_content + '\n' + csv2_content)

如果需要在两部分之间加分隔标识（比如空行或注释），可以修改拼接逻辑：

# 中间加空行和分隔注释
combined_content = f"{csv1_content}\n\n# 以下是实际数据\n\n{csv2_content}"

方法二：用pandas辅助拼接（适合已读取DataFrame的场景） #

如果你已经用pandas读取了两个文件，也可以将DataFrame转为CSV格式的字符串后拼接：

import pandas as pd

# 读取已完成，直接用你的df1、df2
df1 = pd.read_csv('csv1.csv')
df2 = pd.read_csv('csv2.csv')

# 转为带表头的CSV字符串（index=False去掉索引列）
df1_csv_str = df1.to_csv(index=False)
df2_csv_str = df2.to_csv(index=False)

# 拼接后写入文件
with open('combined_pandas.csv', 'w', encoding='utf-8') as f_out:
    f_out.write(df1_csv_str + '\n' + df2_csv_str)

注意事项 #

• 若CSV包含中文，务必指定正确的编码（如gbk或utf-8-sig），避免乱码
• 如果第二个CSV的表头和第一个完全无关，直接拼接即可，生成的文件会保留各自的表头和数据行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ClamCoding