Python Pandas合并CSV文件的技巧（应用于图书数据集成）
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简介：
本篇文章将介绍如何使用Python中的Pandas库来高效地合并多个CSV格式的图书数据文件。通过分享具体的代码示例和实践经验，帮助读者掌握数据整合的关键技术，实现图书信息的有效集成与分析。
数据集成：将不同表的数据通过主键进行连接起来，方便对数据进行整体的分析。
涉及两张表分别为ReaderInformation.csv 和 ReaderRentRecode.csv。
以下是使用pandas读取csv文件并合并处理的相关代码：
```python
import pandas as pd
# 从CSV文件中读取表格数据
reader_info = pd.read_csv(ReaderInformation.csv)
rent_recode = pd.read_csv(ReaderRentRecode.csv)
# 使用主键进行表连接，例如使用ID作为主键（具体字段根据实际情况调整）
merged_data = reader_info.merge(rent_recode, on=ID)
```
这段代码首先导入了pandas库，并读取两个CSV文件到DataFrame中。然后通过指定的主键将这两个表格合并起来。
请注意，实际操作时需要确保使用正确的列名作为连接条件（例如这里的ID），并根据具体需求调整相应的字段和逻辑。
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