Python 如何将3个AMLsim示例数据集合并到1个csv文件中，以便可以训练ML模型？

有人知道我如何从AML模拟器中合并警报、交易和帐户数据集吗

有关数据，请参阅：

由于数据集之间的不一致，下面的代码给出了一个数据类型错误

os.chdir("/path")
extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]
#combine all files in the list
combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames ])
#export to csv
combined_csv.to_csv("combined_csv2.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

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我不明白如何将这些文件编译成1个csv来训练我的机器学习模型，因为我不完全确定它们是否有共同点

这3个文件可以看作是关系数据库中的3个相关表。这意味着在熊猫级别，您应该使用

merge

而不是

concat

来组合它们。但是，您应该首先查看它们的结构，理解它，并在编译后的文件中定义您想要的内容（用数据库的话来说，这将是构建一个select查询）。这3个文件可以被视为关系数据库中的3个相关表。这意味着在熊猫级别，您应该使用

merge

而不是

concat

来组合它们。但是，您应该首先查看它们的结构，理解它，并在编译后的文件中定义您想要的内容（用数据库的话来说，就是构建一个select查询）。