如何使用Python Pandas 通过通用键合并多个 TSV 文件？

Pandas 是 Python 中功能强大的数据处理库，它提供了很多方法使得处理数据变得更加的简单和快速。Pandas 中有一个 merge 方法可以帮助我们合并多个 TSV 文件，并可以根据通用键值进行数据的合并。

下面的代码将介绍如何使用 Pandas 来实现合并多个 TSV 文件的功能。

导入必要的库

我们需要在代码中导入 Pandas 和 Python 内置的 glob 库，glob 库可以用来查找文件系统中符合特定模式的文件路径名。

import pandas as pd
import glob

使用 Pandas 合并多个 TSV 文件

我们将使用 Pandas 的 merge 方法来合并多个 TSV 文件，首先需要使用 glob 库查找所有需要合并的 TSV 文件，然后我们对所有的 TSV 文件进行读取和合并。

以下是示例代码：

# 根据通用键合并 TSV 文件
def merge_tsv_files(pattern, sep='\t'):
    # 使用 glob 查找所有的 TSV 文件
    files = glob.glob(pattern)
    # 使用 Pandas 读取所有的 TSV 文件并合并
    # 这里假设所有的 TSV 文件都有相同的列名
    df = pd.concat([pd.read_csv(f, sep=sep) for f in files], ignore_index=True)
    return df

接下来，我们可以使用 merge_tsv_files 方法来合并相同的键值的多个 TSV 文件。

# 合并所有的 TSV 文件
df = merge_tsv_files('./data/*.tsv')

上面的例子中，merge_tsv_files 方法的参数 pattern 表示要查找的 TSV 文件路径，sep 表示 TSV 文件的分隔符，默认为制表符。

结论

通过 Pandas 的 merge 方法以及 glob 库，我们可以很容易的合并多个 TSV 文件，大大简化了数据处理的过程，提高了代码的可重用性。