背景介绍

在数据分析中，合并两个CSV文件是常见的操作。本项目要求脚本在本地环境中运行，无需依赖外部服务，因此必须实现文件读取、合并逻辑以及输出结果的逻辑控制。通过编程方式，可以灵活地处理两个CSV文件的数据，最终输出合并后的结果。

思路分析

1. 文件读取：使用Python内置的pandas库读取两个CSV文件，确保读取的数据结构一致；
2. 合并逻辑：通过pd.concat([df1, df2], axis=0)实现两个数据集的合并，轴为0表示合并为一个二维数组；
3. 输出结果：使用merged_df.to_csv输出新文件，设置index=False避免保留原始索引。

代码实现

import pandas as pd

# 读取两个CSV文件
df1 = pd.read_csv('input1.csv')  # 读取第一个CSV文件
df2 = pd.read_csv('input2.csv')  # 读取第二个CSV文件

# 合并数据
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)  # 合并两个文件，轴为0

# 输出合并结果
merged_df.to_csv('merged_output.csv', index=False)  # 保存结果文件

扩展说明

代码规范

• 使用pandas库进行文件读取，确保数据结构兼容；
• 通过pd.concat实现数据合并逻辑，确保合并后的数据一致；
• 使用to_csv方法输出结果，确保文件路径正确。

可运行性

该脚本可以在终端直接运行，无需安装任何库。通过修改输入文件路径，即可实现数据读取和合并的目标。

总结

本项目展示了如何处理两个CSV文件，理解文件读取、合并逻辑以及数据结构的利用。通过编程方式实现了本地环境下的数据处理操作，为后续的数据分析提供了基础。学习到如何处理文件数据，不仅加深了对数据结构的理解，也锻炼了编程思维。