使用Pandas或Python逐行合并两个文件

可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

1. 读取两个文件并将它们存储为Pandas数据帧（DataFrame）：

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

1. 使用Pandas的merge函数逐行合并两个数据帧，根据共同的列进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')

其中，'common_column'是两个数据帧中共同的列名。

1. 可选：根据需要，可以选择不同的合并方式，如内连接、左连接、右连接或外连接。可以通过指定'how'参数来实现：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='inner')

可选的合并方式包括'inner'（内连接，默认）、'left'（左连接）、'right'（右连接）和'outer'（外连接）。

1. 可选：如果两个文件的列名不同，可以通过指定'left_on'和'right_on'参数来指定左侧和右侧数据帧的列名：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='column1', right_on='column2')

其中，'column1'和'column2'分别是df1和df2中的列名。

1. 可选：如果需要按照索引进行合并，可以使用'left_index'和'right_index'参数：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

1. 最后，将合并后的数据帧保存到新的文件中：

merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

以上是使用Pandas或Python逐行合并两个文件的基本步骤。根据具体的需求和数据情况，可以进行相应的调整和优化。