同じ名前の2つのCSVファイルをマージできるPythonコードを書いてください。それらは同じフォルダーにありますが、1つのバージョンには名前に「（2）」があります。
確かに、同じ名前の2つのCSVファイルをマージするために使用できるPythonコードの例ですが、そのうちの1つは名前に「（2）」があります。
``パンダをPDとしてインポートします
OSをインポートします

＃現在の作業ディレクトリを取得します
cwd = os.getcwd（）

＃2つのCSVファイルのファイル名を設定します
file_name = "emple.csv"
file_name_2 = "example（2）.csv"

＃2つのCSVファイルのファイルパスを作成する
file_path = os.path.join（cwd、file_name）
file_path_2 = os.path.join（cwd、file_name_2）

＃2つのCSVファイルをPandas DataFramesに読み取ります
df1 = pd.read_csv（file_path）
df2 = pd.read_csv（file_path_2）

＃concat（）関数を使用して2つのデータフレームをマージします
merged_df = pd.concat（[df1、df2]、Ingrore_index = true）

＃マージされたデータフレームを新しいCSVファイルに保存します
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）
`` `
コードの仕組みは次のとおりです。

1. PandasライブラリとOSライブラリをインポートします。これは、ファイルシステムの操作に使用します。
2. os.getcwd（）関数を使用して、現在の作業ディレクトリ（CWD）を取得します。
3. 2つのcsvファイルの名前を設定します。file_nameは元のファイルであり、file_name_2は名前の「（2）」を含むファイルです。
4. os.path.join（）関数を使用して、2つのCSVファイルのファイルパスを作成します。
5. pd.read_csv（）関数を使用して、2つのCSVファイルをPandas DataFramesに読み取ります。
6. PD.Concat（）関数を使用して2つのデータフレームをマージします。これは、2つのデータフレームの行を単一のデータフレームに連結します。INGRORE_INDEX = True引数により、マージされたデータフレームのインデックスが0から開始するようにリセットされることが保証されます。
7. to_csv（）関数を使用して、マージされたデータフレームを新しいCSVファイルに保存します。

このコードは、両方のCSVファイルが同じ構造（つまり、同じ順序で同じ列）を持っていることを前提としていることに注意してください。2つのCSVファイルに異なる構造がある場合、マージされたデータフレームが必要な形式であることを確認するために追加の処理を行う必要がある場合があります。