如何用Pandas合并多个.csv文件并保留原始结构？

你遇到的核心问题是在pd.read_csv里错误设置了sep='delimiter'参数——这个参数会让Pandas把字符串delimiter当成列分隔符，而你的CSV文件显然不是用这个字符串分隔的，所以Pandas无法正确识别列结构，只能把整行内容塞进单个列里，表头也变成了所有原始列名的拼接文本。

修正后的合并代码 #

直接去掉错误的分隔符设置（如果你的CSV是标准逗号分隔格式，pd.read_csv默认会自动识别），代码如下：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有目标CSV文件
total_files = glob.glob("something*.csv")
data_frames = []

for csv_file in total_files:
    # 读取单个CSV，使用默认的逗号分隔（如果是其他分隔符，比如分号，改成sep=';'）
    df = pd.read_csv(csv_file, encoding="utf-8")
    data_frames.append(df)

# 合并所有DataFrame并重置索引
merged_df = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)

# 保存合并后的文件，不要写入索引列
merged_df.to_csv("output.csv", index=False)

为什么之前的代码会出错？ #

你之前的代码里sep='delimiter'是完全错误的用法：

• sep参数需要传入实际的列分隔符（比如逗号,、制表符\t、分号;等），而不是字符串delimiter。
• 当Pandas找不到指定的分隔符时，会把每一行当成一个单独的列，表头自然就变成了第一行的全部内容拼接。

处理TEXT列内容过长的显示问题 #

如果想在查看数据时完整显示TEXT列的长内容，可以添加以下Pandas显示设置：

# 设置显示最大列宽，-1表示显示全部内容
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)
# 可选：设置显示所有列（如果列数较多时）
pd.set_option('display.max_columns', None)

这样无论是单独查看单个CSV还是合并后的DataFrame，TEXT列的内容都能完整展示了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pimwel