我有两个 csv 文件：
sub_compiler.to_csv('sub_compiler.csv')
sub_compiler.head()
和
sub_opt = pd.read_csv('sub_opt.csv')
sub_opt.head()
我想做的是创建一个 csv 文件，其中我有一些形式
编译器，选择
我怎么能这样做？我需要这样做才能提交。
提前致谢。
[编辑] 谢谢你的回答。现在我得到了：
不明白为什么我有未命名的列。
我的目标是获得一个仅包含列编译器和选项的 csv 文件。我怎么能这样做？再次感谢。
[编辑 2] 我已经解决了我的问题，但是如果我手动打开 csv 文件，那么只需单击该文件，我就有以下内容：
s 它只包含 11 行，但在 jupyter 中却包含 3000 行。是不是有什么问题？
[编辑 3] 我试图做到以下几点：
import pandas as pd
test = pd.read_csv('1495927.csv')
test
我有：
我创建的 csv 文件在哪里1495927.csv，在我有 11 个元素的图像中。
sub_compiler.merge(sub_opt, how='inner', on='instruction')
这是如何在您的表上进行表连接。
如果它已经对齐并且你只想连接你可以做的另一个选择
pd.concat([sub_compiler,sub_opt[['opt']]], axis=1)
这是幼稚的按列连接。
最后继续 to_csv。
使用pd.DataFrame[['column']]会将一列提取为 DataFrame。您可以执行此操作sub_compiler并sub_opt获取所需的列。由于它们共享相同的索引，因此您可以将它们水平对齐pd.concat。
pd.concat([sub_compiler[['compiler']], sub_opt[['opt']]], axis=1)
其他（正确）答案的替代方法：似乎指令列对于两者都是相同的，因此您可以将opt列作为新列添加到数据框中并写入。这样你仍然拥有所有信息（你说你想要类似的东西 compiler，opt ;）
sub_compiler["opt"] = sub_opt.opt
然后像以前一样写入磁盘：
sub_compiler.to_csv("compiler_opt.csv")