使用Pandas合并导出csv文件顺序混乱，如何调整为目标格式？

• os.listdir() 读取目录返回的文件名默认按字符串字典序排列，会出现 Sales_10.csv 排在 Sales_2.csv 之前的问题，导致合并后数据的月份顺序混乱
• 原代码导出CSV时默认写入行索引，会额外生成一列无意义的序号列，和预期输出格式不符

import pandas as pd
import os 

all_months_data = []
# 筛选csv文件并按文件名中的月份数字排序
files = [file for file in os.listdir('Sales_Data/') if file.endswith('.csv')]
files.sort(key=lambda x: int(x.split('_')[1].split('.')[0]))

for file in files:
    df = pd.read_csv(os.path.join('Sales_Data', file))
    all_months_data.append(df)

# 合并所有数据并重置行索引
all_months_data = pd.concat(all_months_data, ignore_index=True)
# 导出时取消索引列写入
all_months_data.to_csv('all_data.csv', index=False)

• 对读取的文件列表按月份做自然排序：提取文件名中的数字月份作为排序key，保证1-12月按时间顺序合并
• 改用列表暂存所有单月数据后一次性合并，相比循环拼接性能更高，同时通过ignore_index=True重置全局行索引，避免索引重复
• 导出时添加index=False参数，取消多余的行索引列输出，匹配预期格式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Magomed