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以下是详细的攻略步骤：

1. 确保CSV文件的路径
   在Python中，读取CSV文件需要知道文件的路径，因此首先需要确定CSV文件所在的路径。比如我们在桌面上新建一个文件夹“data”，然后把CSV文件放在这个文件夹中，那么文件的路径就是~/Desktop/data/。

2. 导入所需模块
   首先需要导入pandas模块，pandas是Python中用于数据分析的强大工具，也能很方便地读取CSV文件。导入方式如下：

import pandas as pd

1. 读取CSV文件
   使用pandas的read_csv()函数读取CSV文件，这个函数有许多可选参数，可以根据CSV文件的不同进行调整。如果CSV文件的第一行是列名，则需要指定参数header=0；如果CSV文件使用别的分隔符（比如分号），则需要指定参数delimiter=。同时，我们需要将读取的数据赋值给一个DataFrame对象，以便后续的操作。读取CSV文件的示例代码如下：

df1 = pd.read_csv("~/Desktop/data/file1.csv", header=0)
df2 = pd.read_csv("~/Desktop/data/file2.csv", header=0)

1. 处理数据
   读取CSV文件后，我们就可以对数据进行一些处理，比如筛选出特定的行、列，进行计算等等，这取决于我们对数据的需求。这里给出一个示例，将读入的两个DataFrames的“name”列合并：

df = pd.concat([df1['name'], df2['name']])

在这个示例中，我们使用了pandas的concat()函数，将df1和df2的“name”列合并为一个DataFrame序列df。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df1 = pd.read_csv("~/Desktop/data/file1.csv", header=0)
df2 = pd.read_csv("~/Desktop/data/file2.csv", header=0)

# 处理数据
df = pd.concat([df1['name'], df2['name']])

print(df.head())

需要注意的是，当我们读入多个CSV文件时，每个文件的数据可能不完全相同，因此我们需要根据数据的实际情况来进行处理。