以下是按顺序合并数据框的列表的代码示例:
import pandas as pd
# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})
# 创建数据框列表
df_list = [df1, df2, df3]
# 按顺序合并数据框的列表
merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
print(merged_df)
输出:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 10
4 8 11
5 9 12
6 13 16
7 14 17
8 15 18
在上述代码中,首先导入pandas
库。然后,创建了三个示例数据框df1
,df2
和df3
。接下来,将这些数据框存储在一个列表df_list
中。最后,使用pd.concat()
函数将列表中的数据框按顺序合并成一个新的数据框merged_df
。ignore_index=True
参数用于重新索引合并后的数据框。最后,打印出合并后的数据框。
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