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首先，需要明确一下什么是TSV文件。TSV文件指的是以制表符（tab）作为字段之间的分隔符的文本文件。在数据处理和导入导出时，TSV文件与CSV文件类似，但因为它使用制表符作为分隔符，因此在文件中包含逗号的情况下更为常见和方便。

在使用Pandas合并多个TSV文件时，常常使用pandas.read_csv()函数读取每个文件，并使用pandas.concat()函数将它们合并在一起。下面我们来看一下具体的步骤。

Step 1：准备数据

首先，我们需要准备好需要合并的多个TSV文件。假设我们有三个文件：

• 文件 a.tsv 包含以下内容：

id name age
001 Alice 20
002 Bob 21

• 文件 b.tsv 包含以下内容：

id gender city
001 Female Beijing
002 Male Shanghai

• 文件 c.tsv 包含以下内容：

id job salary
001 Teacher 5000
002 Engineer 6000

这三个文件拥有相同的id列，我们将通过这一列来合并它们。

Step 2：读取数据

接着，使用pandas.read_csv()函数读取每个文件：

import pandas as pd

df_a = pd.read_csv('a.tsv', sep='\t')
df_b = pd.read_csv('b.tsv', sep='\t')
df_c = pd.read_csv('c.tsv', sep='\t')

在读取文件时，需要通过sep参数指定文件中的分隔符为“\t”。

Step 3：合并数据

现在，我们已经读取了三个文件并得到了三个DataFrame。接下来，通过pandas.concat()函数将它们合并在一起：

df_merge = pd.concat([df_a.set_index('id'), df_b.set_index('id'), df_c.set_index('id')], axis=1, join='inner').reset_index()

该函数的主要参数包括：

• objs：要合并的对象，即需要合并的DataFrame列表；
• axis：合并方向，这里是纵向合并，所以为1;
• join：合并方式，默认为outer，表示使用并集来合并；这里我们使用inner表示使用交集来合并；
• set_index：将id列设置为索引，方便后面的合并；
• reset_index：将id列恢复为普通列。

最终得到的合并后的DataFrame如下：

   id    name    age  gender     city       job  salary
0  001   Alice   20    Female  Beijing   Teacher  5000
1  002   Bob     21    Male    Shanghai  Engineer 6000

可以看出，三个不同的TSV文件中的数据已经通过共同的密钥id合并在了一起。

希望这个攻略可以帮助你快速地使用Python Pandas合并多个TSV文件。