要在合并 CSV 文件之前去除字符串中多余的换行符，同时保留 CSV 文件本身的结构不变，你可以针对特定的列进行处理。以下是一个示例，演示了如何在合并之前清理数据框中特定列的内容，只去除文本内的换行符：

1. 定义一个函数：这个函数将检查字符串，如果是字符串，则仅去除其内部的换行符。

2. 预处理列：对数据框中的指定列应用这个函数。

3. 合并表格：然后进行表格的合并操作。

示例代码：

import pandas as pd

# 定义一个函数来移除字符串内部的换行符
def remove_internal_newlines(s):
    return s.replace("\n", " ").replace("\r", "") if isinstance(s, str) else s

# 读取CSV文件
df1 = pd.read_csv('/path/to/your/first_file.csv')
df2 = pd.read_csv('/path/to/your/second_file.csv')

# 假设我们想在合并前清理这些数据框中的 'text_column' 列
df1['text_column'] = df1['text_column'].apply(remove_internal_newlines)
df2['text_column'] = df2['text_column'].apply(remove_internal_newlines)

# 现在进行合并操作
combined_df = pd.merge(df1, df2, on='some_common_key')

# 导出合并后的文件
combined_df.to_csv('combined_file.csv', index=False)

这段代码中，remove_internal_newlines 函数会处理传入的字符串，并且仅移除字符串内部的换行符（\n 和 \r），而不会影响 CSV 文件本身的行结构。该函数被应用到两个数据框的 text_column 列上。接着进行数据框的合并操作，并将合并后的数据导出为新的 CSV 文件。

请根据你的具体需求调整文件路径、列名以及合并参数。