pandas批量数据合并核心是统一列名、对齐索引、选对方式：一、用glob自动读取多CSV再concat纵向堆叠；二、用merge按字段关联，注意on/how参数及ID类型一致；三、多表用reduce链式merge；四、合并前必查类型、去空格大小写、去重。
用pandas做批量数据合并，核心就三点：统一列名、对齐索引、选对合并方式。别硬拼，先理清逻辑再写代码。
常见场景是同一格式的多个表格（比如每月销售数据），存在一个文件夹里。不用一个个pd.read_csv，用glob+循环更省事：
小技巧：如果各表字段顺序不一致，concat前可统一列顺序，比如df = df[["id", "name", "amount"]]。
两个表靠某个字段关联（如用户ID），要用pd.merge()，不是concat。关键参数要盯紧：
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三个及以上表按同一字段依次关联？别嵌套merge。用functools.reduce链式处理更清晰：
90%的合并报错或结果异常，其实出在前期准备上：
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节，动手前花两分钟检查字段和类型，比报错后再调试快得多。
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