Python Pandas 提取csv数据再合并

需求

从不同的csv文件中提取相同的列，然后合并成一个csv

假设有这样一张csv， column A， B， C, D 的数据分别来自a.csv, b.csv, c.csv, d.csv指定的某一列数据。
Title 列的Items是之前的csv共有的

思路：

按列合成一个dict， 再转成Data Frame, 然后保存成csv文件

dict = {'Title':['Item 1', 'Item 2', ...],
        'A': [xxx, yyy, zzz, ....],
        'B': [xx, '', yy, '', zz, ....],
        'C': [cc, aa, '', bb, ......]} 

步骤

• Step 1. 定义一个dict： merge_dict = { }
• Step 1, 将标题组成一个key: value, {Title: [‘Item 1’, ‘Item 2’, ‘Item 3’…]}, 并更新merge_dict
• Step 2，先提取某个csv中指定的列， 按key = ‘A’, value = [xx, yy, zz, …] 继续更新merge_dict
• Step 3, 循环提取其他csv中指定的列, 更新merge_dict
• Step 4, 整个结束后，merge_ditc就是上述的样式

伪代码

merge_dict = {}

# open an csv
df = read_csv('a.csv')
# get the Title items list
title_items = df['Title'].to_list()

# update merge_dict
merge_dict['Title'] = title_items

# get related values in x.csv
for csv in csv_list:
	df = pd.read_csv(csv)
	common_column_data = df['common_column'].to_list()
	column_name = csv.split('.')[0]
	merge_dict[column_name ] = common_column_data 

# convert dict to data Frame
df = pd.DataFrame(merge_dict )

# save to merged csv files
df.to_csv("merged.csv", index= False)