human
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。
gpt
同じ名前の2つのCSVファイルをマージするPythonコードの例です：
``` import pandas as pd
import os

# Get the current working directory
cwd = os.getcwd()

# Set the file names of the two CSV files
file_name = "example.csv"
file_name_2 = "example(2).csv"

# Create the file paths for the two CSV files
file_path = os.path.join(cwd, file_name)
file_path_2 = os.path.join(cwd, file_name_2)

# Read the two CSV files into pandas DataFrames
df1 = pd.read_csv(file_path)
df2 = pd.read_csv(file_path_2)

# Merge the two DataFrames using the concat() function
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# Save the merged DataFrame to a new CSV file
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)
```
コードがどのように動作するかは次のとおりです：

1.ファイルシステムを操作するために使うpandasライブラリとosライブラリをインポートする。
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。
3.3.2つのCSVファイルの名前を設定する：file_nameは元のファイル、file_name_2は名前に"(2) "を含むファイルである。
4.4. 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する。
5.5. pd.read_csv()関数を使用して、2つのCSVファイルをpandas DataFramesに読み込みます。
6.pd.concat()関数を使用して2つのDataFrameをマージします。この関数は、2つのDataFrameの行を1つのDataFrameに連結します。引数ignore_index=Trueにより、結合されたDataFrameのインデックスが0から始まるようにリセットされます。
7.結合されたDataFrameを、to_csv()関数を用いて新しいCSVファイルに保存する。

このコードは、2つのCSVファイルが同じ構造（すなわち、同じ列が同じ順序で並んでいる）であ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ファイルの構造が異なる場合は、マージされたDataFrame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かもしれません。