在Python中，根据列合并行操作可以借助`pandas`库来实现，有多种不同的应用场景和代码示例： - **合并多个Excel文件的特定列**：可以选择特定列进行合并，以下代码会读取多个Excel文件，提取指定列的数据并按行合并，最后保存为CSV文件。 ```python import pandas as pd import os hd = ['timeNum', 'WS_main', 'WD_main', 'Power_T'] # 需要提取的列名 files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx'] # 假设的文件列表 for file in files: if file == files[0]: dd = pd.read_excel(file) # 读取文档，将时间读成第一列 dd = dd[hd] else: ddf = pd.read_excel(file) ddf = ddf[hd] dd = dd.append(ddf) print(f'dd.shape={dd.shape}') dd.to_csv(os.path.join('.', '合并后数据.csv')) # 保存合并文件 ``` - **按列合并多个Excel文件**：这种方法需要多个Excel文件的行数一致，代码会按列合并多个Excel文件的数据，最后保存为新的Excel文件。 ```python import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.read_excel("C:/你的第一个文件.xlsx") features1 = df1.iloc[:, 1:].values df2 = pd.read_excel("C:/你的第二个文件.xlsx") features2 = df2.iloc[:, 1:].values df3 = pd.read_excel("C:/你的第三个文件.xlsx") features3 = df3.iloc[:, 1:].values # 按列合并数据 features = np.hstack((features1, features2, features3)) print(features.shape) # 打出来试试，这句不需要可以删掉 dataSets = pd.DataFrame(features) dataSets.to_excel('C:/合并.xlsx') ``` - **合并CSV文件**：可以按行合并两个CSV文件，代码会将一个CSV文件的每一行数据添加到另一个CSV文件对应行的后面。 ```python import csv aFile = open('train_Data.csv', 'r') aInfo = csv.reader(aFile) bfile = open('train_label.csv', 'r') bInfo = csv.reader(bfile) cfile = open('traindata.csv', 'w', newline='') # 不加newline=''会间隔性出现空行 abcsv = csv.writer(cfile, dialect='excel') a = [] b = [] for info in aInfo: a.append(info) for info in bInfo: b.append(info) for index in range(len(b)): a[index].extend(b[index]) # 将b的第i行添加到a的第i行后 abcsv.writerow(a[index]) ```