不使用Pandas合并多CSV文件的Python代码求助

针对你的需求，用pandas库可以快速实现，步骤简单易上手，以下是可直接运行的代码：

1. 先安装依赖（如果还没装） #

打开终端运行：

pip install pandas

2. 完整代码 #

import pandas as pd

# 读取三个CSV文件，注意替换成你的实际文件名/路径
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

# 以前三列为共同键合并数据
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['firstname', 'secondname', 'age'])
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on=['firstname', 'secondname', 'age'])

# 调整列名匹配你的期望结果
merged_df.rename(columns={
    'home-town': 'hometown',
    'marital_staus': 'marital_status',
    'address': 'adress',
    'postcode': 'post_code'
}, inplace=True)

# 按你期望的顺序排列列
desired_columns = [
    'firstname', 'secondname', 'age',
    'hometown', 'spousename', 'marital_status',
    'adress', 'post_code', 'height',
    'drive', 'educated'
]
merged_df = merged_df[desired_columns]

# 保存合并后的结果到新CSV
merged_df.to_csv('merged_result.csv', index=False)

注意事项 #

• 确保CSV文件和代码在同一文件夹，或者把read_csv里的文件名改成绝对路径（比如C:/your_folder/file1.csv）
• 因为你明确前三列内容完全一致，所以合并时不会丢失任何行数据
• 运行完后，当前目录会生成merged_result.csv，就是你要的合并结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者The new Guy