# Data Merge Concat

> 数据纵向拼接工具。读取多个具有相同列结构的结构化数据文件，执行按行纵向追加合并（concat），输出单一合并文件。 当用户提到数据拼接、纵向合并、行合并、数据追加、文件合并等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"拼接"，只要任务涉及将多个同构数据文件上下合并为一个，就应该使用此skill。 不负责横向关联（join/merge on key）、字段级合并或非结构化文档聚合。如需按键值关联请使用其他skill。

- Skill: `cas-bigdatalab/data-merge-concat` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add cas-bigdatalab/data-merge-concat`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/cas-bigdatalab/data-merge-concat/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: cas-bigdatalab (https://skillmd.com/u/cas-bigdatalab)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/cas-bigdatalab/data-merge-concat

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# Data Merge Concat 数据纵向拼接 Skill

## 功能概述

本skill用于将多个具有相同列结构的数据文件纵向拼接（按行合并）。

```
文件1:          文件2:          合并结果:
| A | B |       | A | B |       | A | B |
|---|---|----       |---|---|       |---|---|
| 1 | 2 |       | 5 | 6 |       | 1 | 2 |
| 3 | 4 |       | 7 | 8 |       | 3 | 4 |
                                | 5 | 6 |
                                | 7 | 8 |
```

## 触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：
- 数据拼接/纵向合并
- 行合并/数据追加
- 多文件上下合并

## 核心参数说明

### 必需参数
| 参数 | 说明 |
|------|------|
| `--input_files` | 输入文件路径，多个文件用逗号分隔 |
| `--output` | 输出文件路径 |

### 可选参数
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| `--ignore_index` | 是否忽略原索引重新编号 | `True` |
| `--use_dask` | 是否使用Dask处理大数据 | `False` |
| `--blocksize` | Dask分块大小 | `64MB` |

## 输入文件格式

所有输入文件必须具有相同的列结构（列名和列数一致）。支持的格式：

- **CSV** (`.csv`)：逗号分隔值
- **TSV** (`.tsv`)：制表符分隔值
- **Excel** (`.xls`, `.xlsx`)：电子表格
- **SPSS** (`.sav`)：SPSS 数据文件

示例输入结构（file1.csv）：
```csv
experiment,treatment,value,baseline,remark
A,control,10,100,normal
A,control,11,101,normal
```

## 使用方法

### 基本用法（纵向拼接多个CSV文件）
```bash
python scripts/run_data_merge_concat.py \
  --input_files "file1.csv,file2.csv,file3.csv" \
  --output merged.csv
```

### 保留原索引
```bash
python scripts/run_data_merge_concat.py \
  --input_files "file1.csv,file2.csv" \
  --output merged.csv \
  --ignore_index False
```

### 使用Dask处理大数据
```bash
python scripts/run_data_merge_concat.py \
  --input_files "large1.csv,large2.csv" \
  --output merged.csv \
  --use_dask True \
  --blocksize "128MB"
```

## 输出示例

**命令行输出：**
```
[OK] Data merge completed!
   Engine: pandas
   Merge type: concat
   Input files: 3
   Total rows before merge: 4, 2, 6
   Total rows after merge: 12
   Total columns after merge: 5
   Output file: merged.csv
```

**输出CSV格式：**
```csv
experiment,treatment,value,baseline,remark
A,control,10,100,normal
A,control,11,101,normal
A,treat,12,120,normal
B,control,20,200,normal
B,treat,100,500,outlier
```

## 环境要求

本skill使用标准Python数据科学库：
```bash
pip install pandas openpyxl xlrd xlwt
```

可选依赖（大文件Dask模式）：
```bash
pip install dask[dataframe]
```

## 注意事项

1. 所有输入文件必须具有相同的列结构和列数
2. 输出文件格式由输出路径的扩展名决定
3. 大文件合并建议开启Dask模式（`--use_dask True`）
4. 混合编码文件（UTF-8/GBK）会自动检测编码