使用pandas合并多个表数据列表并另存为csv格式

pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库。使用pandas可以方便地合并多个表数据列表并另存为csv格式。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，假设我们有两个表格数据列表data1和data2，它们的结构相同，包含相同的列名。我们可以使用pandas的DataFrame来表示这些表格数据：

data1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                      'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                      'Age': [25, 30, 35]})
data2 = pd.DataFrame({'ID': [4, 5, 6],
                      'Name': ['Dave', 'Eve', 'Frank'],
                      'Age': [40, 45, 50]})

接下来，我们可以使用pandas的concat函数将这两个数据列表按行合并：

merged_data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True)

参数ignore_index=True表示重新索引合并后的数据，保证索引的连续性。

最后，我们可以使用to_csv方法将合并后的数据保存为csv格式文件：

merged_data.to_csv('merged_data.csv', index=False)

这里的参数index=False表示不将索引保存到csv文件中。

以上就是使用pandas合并多个表数据列表并另存为csv格式的步骤。

关于pandas的更多详细介绍和用法，请参考腾讯云的产品文档： Pandas | 腾讯云

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