现在我有两个文件：A 和 B。两者都是 csv 文件。
csv A 有一些数据：
阿 b c 1 2 3 4 5 6 7 8 9 .....
csv B 有一些数据：
b d 0 × 8 3 0 秒 .....
现在我想将两个 csv 文件 A 和 B 合并为一个新的文件 C，如下所示：
阿 b c d 1 2 3 1 7 8 9 3 ......
首先我必须用csv.reader读取文件，代码是这样的：
def open_func(file_name)： open_dict={} key_list=[] fd=csv.reader(open(file_name，'r')) j=1 对于 FD 中的行： data_len=镜头(线) 如果不是 J： 尝试： 对于范围(data_len)中的i： open_dict[key_list[i]].append(line[i]) 除了： #print 线 继续 还： 对于范围(data_len)中的i： 键=线[i] key_list.追加(键) 对于范围(data_len)中的i： open_dict[key_list[data_len-i-1]]=[] j=0 继续 返回open_dict我使用 dict 来阅读它们，如果它相等，我想键组合
但我不知道该怎么办
注意：数据超过一百万行。
我强烈建议您使用pandas来执行此操作，它为Python提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。因此，您可以尝试使用它来处理大数据。
例如
>>> import pandas as pd
>>> f1 = pd.DataFrame({'a':[1,4,7], 'b':[2,5,8], 'c':[3,6,9]})
>>> f2 = pd.DataFrame({'b':[7,8,2], 'd':[0,3,1]})
>>> f = f1.merge(f2, how='left', on='b')
>>> f
a b c d
0 1 2 3 1.0
1 4 5 6 NaN
2 7 8 9 3.0
或者从csv读取文件：
f1 = pd.read_csv('1.csv',sep="s+")
f2 = pd.read_csv('2.csv',sep="s+")
你可以通过以下方式将其写入文件：
f.to_csv('out.csv', index=False)
出.csv：
a,b,c,d
1,2,3,1.0
4,5,6,
7,8,9,3.0
pandas.read_csv使这变得相当容易：
法典：
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('file1', sep='s+')
df2 = pd.read_csv('file2', sep='s+')
df = df1.merge(df2, on=['b'])
print(df)
结果：
a b c d
0 1 2 3 1
1 7 8 9 3