使用Pandas模块可以非常方便地读取、处理、分析CSV文件，同时也支持串联多个CSV文件。下面是使用Pandas模块串联CSV文件的完整攻略：
首先要导入Pandas模块，可以使用以下代码：
import pandas as pd
使用Pandas模块读取CSV文件非常简单，可以使用pd.read_csv()函数。这个函数有很多可选的参数，比如文件路径、文件编码、分隔符等等。以下是一个读取CSV文件的例子：
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
如果要读取多个CSV文件，可以使用pd.concat()函数将多个DataFrame对象串联起来。以下是一个串联两个CSV文件的例子：
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df = pd.concat([df1, df2])
通过Pandas模块，我们可以方便地对CSV文件进行处理。以下是一些常用的处理方法：
选择行和列：使用df.loc[]可以根据行和列的标签选择特定的行和列。
```python
df.loc[0, 'Column2']
```
筛选数据：使用df[df.Column1 > 10]可以根据某一列的条件筛选数据。
```python
df[df.Column1 > 10]
```
合并多个DataFrame：使用pd.concat()函数可以将多个DataFrame对象合并成一个DataFrame对象。
python
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[4, 5, 6, 7])
frames = [df1, df2]
result = pd.concat(frames)
使用Pandas模块可以将DataFrame对象保存为CSV文件，使用df.to_csv()函数。以下是一个保存CSV文件的例子：
df.to_csv('result.csv', index=False) # 不保存行标签
以上就是使用Pandas模块串联CSV文件的完整攻略。
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