合并CSV文件代码生成空文件求助：跳过行保留指定列

你遇到的问题很典型，我先帮你拆解原代码里的几个关键问题：

• skiprows参数使用错误：你想要跳过前7行，但skiprows=[1,2,3,4,5,6,7]是跳过第2到第8行（pandas中行号从0开始计数），反而保留了第一行，这会导致后续读取的数据结构混乱；直接用skiprows=7就能准确跳过前7行，写法更简洁。
• usecols参数匹配错误：你要保留第1、2列，对应pandas的列索引是[0,1]，而原代码里的[1,2]会读取第2、3列，完全偏离了你的需求。
• append方法已被弃用：pandas的append早已不再推荐使用，改用pd.concat合并DataFrame会更稳定、高效。
• index_col设置不合理：把第二列设为索引可能导致合并时数据丢失或结构异常，建议先不设置索引，后续按需调整。

下面是修正后的完整代码：

import pandas as pd
import glob
import os

# 切换到目标工作目录
os.chdir("L:/FMData/")

# 初始化空列表存储每个文件的DataFrame
df_list = []

# 遍历所有匹配的CSV文件（加上.csv后缀避免匹配非CSV文件）
for file in glob.glob("F5331_FM001*.csv"):
    # 跳过前7行，读取第1、2列（对应索引0和1）
    namedf = pd.read_csv(file, skiprows=7, usecols=[0, 1])
    df_list.append(namedf)

# 合并所有DataFrame，重置索引避免混乱
results = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 输出到目标文件，禁用索引列避免冗余
results.to_csv('L:/FMData/FM001_D/FM5331_FM001_D.csv', index=False)

额外给你两个实用提示：

• 如果CSV文件的第8行是表头，不用额外设置参数；如果没有表头，记得加上header=None，防止把第一行数据误识别为表头。
• 可以在遍历文件时加上打印语句（比如print(f"已读取文件: {file}")），方便你确认哪些文件被成功加载。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LMC94