如何合并列头匹配的CSV文件并保留不匹配列？

输入示例 #

file1.csv #

col1,col2,col3,col5
a,b,c,d
d,e,b,g
c,a,d,h

file2.csv #

col1,col3,col4,col5
g,d,b,c
o,e,x,h
b,n,w,e

期望输出 #

col1,col2,col3,col4,col5
a,b,c,,d
d,e,b,,g
c,a,d,,h
g,,d,b,c
o,,e,x,h
b,,n,w,e

解决方案1：Python Pandas库 #

适合需要灵活扩展处理逻辑的场景：

1. 安装依赖（未安装时执行）：

pip install pandas

2. 编写合并脚本：

import pandas as pd
import glob

# 获取目标路径下所有CSV文件，可根据实际路径修改
csv_paths = glob.glob("*.csv")

# 批量读取CSV到DataFrame列表
df_list = [pd.read_csv(path) for path in csv_paths]

# 合并所有DataFrame，自动对齐列名，缺失值填充为空字符串
merged_result = pd.concat(df_list, ignore_index=True).fillna("")

# 导出为新CSV，不包含自动生成的索引列
merged_result.to_csv("merged_output.csv", index=False)

说明：

• pd.concat会自动识别所有出现过的列名，对齐相同列，同时保留所有差异列
• fillna("")将缺失的单元格转为空字符串，完全匹配示例输出格式
• ignore_index=True重置合并后数据的行索引，避免原文件索引冲突

解决方案2：命令行工具csvkit #

适合无代码快速批量处理：

1. 安装csvkit：

pip install csvkit

2. 执行合并命令：

csvstack --fill "" file1.csv file2.csv > merged_output.csv

说明：

• --fill ""指定缺失值填充为空字符串
• 可直接追加多个CSV文件名，或用通配符*.csv批量处理目录下所有CSV文件

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kass