😊 Python合并数据集：轻松搞定不同编码的烦恼！

发布时间：2025-03-28 12:17:43来源：

在数据分析中，合并数据集是家常便饭。无论是`merge`还是`concat`，都能帮我们高效整合信息。但当数据集使用不同的编码时，问题就来了——乱码、错误？别慌！今天教你如何优雅解决。

首先，明确你的需求：是想通过公共字段匹配数据（`merge`），还是单纯拼接行或列（`concat`）？如果数据编码不同，记得在读取文件时指定正确的编码格式，比如UTF-8或GBK。例如：

```python

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv', encoding='utf-8')

df2 = pd.read_csv('file2.csv', encoding='gbk')

```

接着，用`pandas`进行操作：若需要内连接，用`merge`；若只是追加数据，用`concat`。合并后，检查是否有异常值或重复项，确保数据整洁无误。

💡 小贴士：合并前最好统一编码，避免后续麻烦。完成后，保存为标准格式，方便后续分析。✨

合并数据集其实很简单，只要掌握了技巧，就能事半功倍！💪

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