Python pandas read_csv每两列合并一次，并将它们作为数据帧读取

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于给定的CSV文件，我们可以使用pandas库中的read_csv函数来读取数据，并将其转换为数据帧（DataFrame）对象。read_csv函数可以接受多个参数，用于指定CSV文件的路径、分隔符、列名等信息。

要实现每两列合并一次，并将它们作为数据帧读取，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 使用read_csv函数读取CSV文件，并指定分隔符（如果需要）：

df = pd.read_csv('file.csv', sep=',')

1. 获取数据帧的列数，并根据每两列合并的要求，生成新的列名列表：

columns = df.columns
new_columns = [f'{columns[i]}_{columns[i+1]}' for i in range(0, len(columns), 2)]

1. 使用iloc方法按照新的列名列表，将每两列的数据合并为一列，并生成新的数据帧：

new_df = pd.DataFrame()
for i in range(0, len(columns), 2):
    new_df[new_columns[i//2]] = df.iloc[:, i] + df.iloc[:, i+1]

最终，new_df将包含每两列合并后的数据。

关于pandas的更多信息和用法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

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