如何将多个CSV文件合并到一个Pandas数据框中

将多个CSV文件合并到一个Pandas数据框中可以分为以下几个步骤：

1. 导入 Pandas 模块：

import pandas as pd

1. 读取所有 CSV 文件并将它们存储在一个列表中：

csv_files = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']
dfs = []
for csv in csv_files:
    df = pd.read_csv(csv)
    dfs.append(df)

1. 使用 concat 函数将所有 DataFrame 合并成一个：

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

这里使用 ignore_index=True 可以确保合并后的数据框的行索引从 0 开始递增。如果不将其设置为 True，则将保留所有原始的行索引。

完整代码示例：

import pandas as pd

csv_files = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']
dfs = []
for csv in csv_files:
    df = pd.read_csv(csv)
    dfs.append(df)

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

需要注意的是，如果这些CSV文件在数据结构上不完全一致，那么需要进行一些额外的处理，以确保所有列都对齐。