如何使用Python的Pandas合并两个CSV文件并得到指定格式结果？

你的需求是把两个结构互补的CSV文件按行索引一一对应合并，Pandas提供了非常简洁的方法来完成这个操作，下面是具体步骤和代码：

步骤说明 #

1. 先确保你已经安装了Pandas（如果没装，直接运行pip install pandas就能搞定）
2. 把两个CSV文件读取成Pandas的DataFrame对象
3. 横向合并两个DataFrame（按行对齐）
4. 将合并后的结果导出为目标CSV文件

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 读取两个CSV文件，默认第一行是列名，刚好匹配你的文件结构
df_first = pd.read_csv('first.csv')
df_second = pd.read_csv('second.csv')

# 按行索引横向拼接两个DataFrame，axis=1表示横向合并
combined_df = pd.concat([df_first, df_second], axis=1)

# 导出合并后的结果，index=False避免把Pandas的默认索引写入文件
combined_df.to_csv('combined.csv', index=False)

代码细节解释 #

• pd.read_csv()：默认会把文件第一行识别为列名，完美适配你提供的first.csv（name、school）和second.csv（age、address）的结构
• pd.concat([df1, df2], axis=1)：这个方法会按照行索引对齐两个DataFrame后横向拼接，刚好匹配你两行数据一一对应的需求（Derrick对应21，Peter对应22）
• to_csv(index=False)：避免输出文件里多出一列Pandas的默认索引，保证最终的CSV只有你需要的4列

验证结果 #

运行代码后，打开combined.csv就能看到完全符合预期的内容：

name,school,age,address
Derrick,schoolA,21,abc
Peter,schoolB,22,sdc

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Derrick Omanwa