如何用Python合并3个含相似列名的CSV文件并生成指定列结构？

完全可以实现，核心是通过标题字段将三个文件关联起来，注意第一个文件的列名是movies_title，需要先重命名为title来和另外两个文件的title列匹配。下面是用Python pandas库实现的具体方案：

实现步骤 #

• 导入pandas库
• 分别读取三个CSV文件
• 重命名第一个文件的movies_title列为title
• 依次合并三个文件，以title作为关联键
• 筛选出需要的目标列并保存为新的CSV文件

代码示例 #

import pandas as pd

# 读取三个CSV文件
df1 = pd.read_csv('第一个文件路径.csv')
df2 = pd.read_csv('第二个文件路径.csv')
df3 = pd.read_csv('第三个文件路径.csv')

# 重命名df1的列名，统一为title
df1.rename(columns={'movies_title': 'title'}, inplace=True)

# 合并df1和df2，保留所有匹配/不匹配的数据可改用how='outer'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='title', how='inner')

# 合并第三个文件
final_df = pd.merge(merged_df, df3, on='title', how='inner')

# 选择需要的目标列
final_df = final_df[['title', 'release_date', 'genre', 'show_id', 'type', 'rating', 'ratingLevel']]

# 保存结果
final_df.to_csv('合并后的文件.csv', index=False)

注意事项 #

• 如果不同文件中title字段存在格式差异（比如大小写、前后空格、别名），需要先做数据清洗，比如：

  # 统一转为小写并去除前后空格
  for df in [df1, df2, df3]:
      df['title'] = df['title'].str.lower().str.strip()
  

• how参数的选择：inner只保留三个文件中都存在的标题数据；outer会保留所有数据，匹配不到的字段会填充为NaN，可根据实际需求调整。

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