将两个csv文件进行管理合并,基于列，存在共同的键answer_group_key将两个csv文件进行管理合并

如果你希望根据共同的键（比如 answer_group_key）合并两个CSV文件，那么你应该使用 pandas 库中的 pd.merge 方法。这种方式类似于SQL中的JOIN操作，可以根据一个或多个键将行连接起来。以下是基于共同键 answer_group_key 合并两个CSV文件的步骤和示例代码：

安装 pandas：如果你还没有安装pandas，可以通过pip安装它：
```
pip install pandas
```
读取 CSV 文件：使用pandas分别读取两个CSV文件。
合并文件：使用 pd.merge 方法基于 answer_group_key 合并这两个文件。
导出合并后的文件：将合并后的数据保存为新的CSV文件。

以下是一个示例脚本：

import pandas as pd

# 读取两个CSV文件
df1 = pd.read_csv('/path/to/your/first_file.csv')
df2 = pd.read_csv('/path/to/your/second_file.csv')

# 基于共同的键 'answer_group_key' 合并文件
combined_df = pd.merge(df1, df2, on='answer_group_key')

# 导出合并后的文件
combined_df.to_csv('combined_file.csv', index=False)

在此脚本中，将'/path/to/your/first_file.csv'和'/path/to/your/second_file.csv'替换为你的CSV文件路径。pd.merge函数基于共同的键 answer_group_key 合并数据。你可以根据需要调整合并参数，比如选择不同的合并方式（如 inner, outer, left, right 等）。最后，合并后的文件被保存为 'combined_file.csv'。请确保你的Python环境有权限读取源文件和写入输出文件。

相关