请问如何利用python批量读取csv 文件 的某一列

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import pandas as pd
import os
import numpy as np
from geopy.distance import geodesic
# 设置存放文件的根目录
file_path = 'F:/配送车数据/Xny20191026/changanky第二次处理soc'# 修改路径
# 设置文件目录
filenames = os.path.dirname(file_path)# 待处理文件位置
print(filenames)
csv_dir = filenames + '/changanky第二次处理soc'# 修改路径
print(csv_dir)
# 批量读取文件名称
csv_file_paths = []
for root, dirs, files in os.walk(csv_dir):
    # 当csv不为空时
    if files:
        for f in files:
            if f.endswith('.csv'):
                file_path = os.path.join(root, f)
                #print(file_path)
                #print(csv_file_paths)
                csv_file_paths.append(file_path)
# 遍历文件名，批量导入数据
all_df = pd.DataFrame()
print(csv_file_paths)
for file in sorted(csv_file_paths):
    df = pd.read_csv(file, header=0,encoding = 'utf-8',usecols=['计算速度'])
    print(df)
    df.to_csv('f:/suducsv.csv',encoding='gbk')

这样运行的结果为：
计算速度0    33.6303521    44.7463172    34.3558883    31.7418634    47.620775..         ...718  31.806655719  22.725981720  20.959260721   7.179751722   1.180625[723 rows x 1 columns]           计算速度0     27.2364281     25.7247162     28.5660273     31.8388744     29.502339...         ...1641   1.0433671642   0.1713121643   1.4020691644   0.7252391645   3.244010[1646 rows x 1 columns]           计算速度0      0.5729731      0.6113072      0.7235153      0.0504344      0.039972...         ...1157  53.4116871158  59.2485411159  60.3354181160  58.5385591161  62.900598
所有文件的值是分开的，我想见他合并，请问怎么操作？

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关键词：python Dataframe filename Distance columns python Python数据分析 python数据处理

concate()，只要index相同就能合并，也可以指定以某一列来合并