Sure, here's an example Python code that you can use to merge two CSV files that have the same name, but one of them has "(2)" in the name:
``` import pandas as pd
import os

# Get the current working directory
cwd = os.getcwd()

# Set the file names of the two CSV files
file_name = "example.csv"
file_name_2 = "example(2).csv"

# Create the file paths for the two CSV files
file_path = os.path.join(cwd, file_name)
file_path_2 = os.path.join(cwd, file_name_2)

# Read the two CSV files into pandas DataFrames
df1 = pd.read_csv(file_path)
df2 = pd.read_csv(file_path_2)

# Merge the two DataFrames using the concat() function
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# Save the merged DataFrame to a new CSV file
merged_file_name = "merged_example.csv"
merged_file_path = os.path.join(cwd, merged_file_name)
merged_df.to_csv(merged_file_path, index=False)
``` 
Here's how the code works:

1. We import the pandas library and the os library, which we will use to work with the file system.
2. We get the current working directory (cwd) using the os.getcwd() function.
3. We set the names of the two CSV files: file_name is the original file and file_name_2 is the file with "(2)" in the name.
4. We create the file paths for the two CSV files using the os.path.join() function.
5. We read the two CSV files into pandas DataFrames using the pd.read_csv() function.
6. We merge the two DataFrames using the pd.concat() function, which concatenates the rows of the two DataFrames together into a single DataFrame. The ignore_index=True argument ensures that the index of the merged DataFrame is reset to start from 0.
7. We save the merged DataFrame to a new CSV file using the to_csv() function.

Note that this code assumes that both CSV files have the same structure (i.e., the same columns in the same order). If the two CSV files have different structures, you may need to do additional processing to ensure that the merged DataFrame is in the format you need.
แน่นอนว่านี่คือตัวอย่างโค้ด Python ที่คุณสามารถใช้เพื่อรวมไฟล์ CSV สองไฟล์ที่มีชื่อเดียวกันได้ แต่หนึ่งในนั้นมี "(2)" ในชื่อ: ``` นำเข้าแพนด้าเป็น pd นำเข้าระบบปฏิบัติการ # รับการทำงานปัจจุบัน directory cwd = os.getcwd() # ตั้งชื่อไฟล์ของไฟล์ CSV สองไฟล์ file_name = "example.csv" file_name_2 = "example(2).csv" # สร้างพาธของไฟล์สำหรับไฟล์ CSV สองไฟล์ file_path = os.path .join(cwd, file_name) file_path_2 = os.path.join(cwd, file_name_2) # อ่านไฟล์ CSV สองไฟล์ลงใน pandas DataFrames df1 = pd.read_csv(file_path) df2 = pd.read_csv(file_path_2) # รวม DataFrames ทั้งสองโดยใช้ ฟังก์ชัน concat() merged_df = pd.concat([df1, df2],ign_index=True) # บันทึก DataFrame ที่ผสานลงในไฟล์ CSV ใหม่ merged_file_name = "merged_example.csv" merged_file_path = os.path.join(cwd, merged_file_name) merged_df.to_csv(merged_file_path, index=False) ``` โค้ดทำงานดังนี้: 1. เรานำเข้าไลบรารี pandas และไลบรารี os ซึ่งเราจะใช้เพื่อทำงานกับระบบไฟล์ 2. เราได้รับไดเร็กทอรีการทำงานปัจจุบัน (cwd) โดยใช้ฟังก์ชัน os.getcwd() 3. เราตั้งชื่อไฟล์ CSV สองไฟล์: file_name เป็นไฟล์ต้นฉบับ และ file_name_2 เป็นไฟล์ที่มี "(2)" อยู่ในชื่อ 4. เราสร้างเส้นทางของไฟล์สำหรับไฟล์ CSV สองไฟล์โดยใช้ฟังก์ชัน os.path.join() 5. เราอ่านไฟล์ CSV สองไฟล์ลงใน DataFrames ของ pandas โดยใช้ฟังก์ชัน pd.read_csv() 6. เรารวม DataFrames ทั้งสองเข้าด้วยกันโดยใช้ฟังก์ชัน pd.concat() ซึ่งจะเชื่อมแถวของ DataFrames ทั้งสองเข้าด้วยกันเป็น DataFrame เดียว อาร์กิวเมนต์ignon_index=Trueช่วยให้แน่ใจว่าดัชนีของ DataFrame ที่ผสานถูกรีเซ็ตเป็นค่าเริ่มต้นจาก 0 7 เราบันทึก DataFrame ที่ผสานแล้วลงในไฟล์ CSV ใหม่โดยใช้ฟังก์ชัน to_csv() โปรดทราบว่าโค้ดนี้จะถือว่าไฟล์ CSV ทั้งสองไฟล์มีโครงสร้างเหมือนกัน (เช่น คอลัมน์เดียวกันในลำดับเดียวกัน) หากไฟล์ CSV ทั้งสองไฟล์มีโครงสร้างที่แตกต่างกัน คุณอาจต้องดำเนินการเพิ่มเติมเพื่อให้แน่ใจว่า DataFrame ที่ผสานจะอยู่ในรูปแบบที่คุณต้องการ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence