你可以使用Python中的csv模块来读取和合并CSV文件，而不需要使用panda。下面是一个例子，说明如何合并前三列相同（name、age、sex）而其他列不同的三个CSV文件：

import csv

# list to hold the contents of all csv files
data = []

# read the contents of each csv file
with open("file1.csv", "r") as f1:
    reader = csv.reader(f1)
    data += [row for row in reader]

with open("file2.csv", "r") as f2:
    reader = csv.reader(f2)
    data += [row for row in reader]

with open("file3.csv", "r") as f3:
    reader = csv.reader(f3)
    data += [row for row in reader]

# write the merged contents to a new csv file
with open("merged_file.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

另外，只有当所有的CSV文件具有相同的结构，相同的列和相同的行数时，它才能工作。另外，这个代码不会检查数据是否唯一。

下面是用Python连接具有不同头文件的CSV文件的通用解决方案。
您首先需要做的是读取每个CSV文件的头，以确定“唯一”字段名。
然后，您只需读取每个输入记录，并在将其转换为与新的头（由唯一字段组成）匹配后将其输出。

#!/usr/bin/env python3
import csv

paths = [ 'file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv' ]

fieldnames = set()
for p in paths:
    with open(p,'r') as f:
        reader = csv.reader(f)
        fieldnames.update( next(reader) )

with open('combined.csv', 'w') as o:
    writer = csv.DictWriter(o, fieldnames = fieldnames)
    writer.writeheader()
    for p in paths:
        with open(p,'r') as f:
            reader = csv.DictReader(f)
            writer.writerows( reader )

**备注：**我打开了两次文件，所以它不适用于流输入（例如sys.stdin）