如何用Python将两个CSV文件并排合并？代码报错求解

我查过合并CSV的相关方案，但都不符合我的需求——我需要把两个CSV文件横向并排合并（原文件是两个独立的表格，合并后将它们的列拼接在一起，形成一个宽表格）。

我的代码如下：

# 找到第一个学校CSV文件
file1 = file1_path_in_folder
df1 = pd.read_csv(file1)
df1.head()

# 找到第二个学校CSV文件
file2 = file2_path_in_folder
df2 = pd.read_csv(file2)
df2.head()

merged = df1.merge(df2, on=' ') # 引号里的空格是因为第一个单元格(A1)是空的
merged.to_csv("output.csv", index=False)

运行后出现错误：

Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\anyuy\Documents\College_search\program\compare_read_csv.py", line 25, in <module>    
    merged = df1.merge(df2, on=' ')
  File "C:\Users\anyuy\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\core\frame.py", line 9345, in merge
    return merge(
  File "C:\Users\anyuy\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 107, in merge        
    op = _MergeOperation(
  File "C:\Users\anyuy\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 700, in __init__     
    ) = self._get_merge_keys()
  File "C:\Users\anyuy\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1097, in _get_merge_keys
    right_keys.append(right._get_label_or_level_values(rk))
  File "C:\Users\anyuy\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1840, in _get_label_or_level_values
    raise KeyError(key)
KeyError: ' '

我试过去掉引号里的空格，还是报同样的错。请问问题出在哪？怎么解决？

错误原因 #

你用错了合并方法：merge()是用来按指定列做关联合并（类似数据库的JOIN操作，需要两个表有共同的关联列），但你要的是横向拼接列，完全不是一个场景。另外，你指定的on=' '根本不是DataFrame里存在的列名，所以触发了KeyError。

正确实现 #

直接用pd.concat()方法，指定axis=1即可实现横向列拼接：

修改后的完整代码

import pandas as pd

# 读取CSV时，如果原文件没有列名（A1空白），设置header=None避免列名混乱
df1 = pd.read_csv(file1_path_in_folder, header=None)
df2 = pd.read_csv(file2_path_in_folder, header=None)

# axis=1表示按列拼接，把两个表的列并排放在一起
merged = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 保存结果，header=False避免自动添加列名
merged.to_csv("output.csv", index=False, header=False)

注意事项 #

• 如果两个CSV的行数不一致，拼接后行数少的那个表的空缺行会自动用NaN填充，这是正常现象。
• 如果原文件有自己的列名，去掉header=None和to_csv里的header=False即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lil_coder