如何添加多个 pandas dataframe（示例）

您可以使用以下基本语法一次添加多个 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#append multiple DataFrames
df_big = pd. concat ([df1,df2, df3], ignore_index= True ) 

这种特殊的语法会将df1 、 df2和df3添加到一个名为df_big的 pandas DataFrame 中。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：一次添加多个 Pandas DataFrame

以下代码显示了如何一次添加多个 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#create three DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    'points':[12, 5, 13, 17, 27]})

df2 = pd. DataFrame ({'player': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                    'points':[24, 26, 27, 27, 12]})

df3 = pd. DataFrame ({'player': ['K', 'L', 'M', 'N', 'O'],
                    'points':[9, 5, 5, 13, 17]})

#append all DataFrames into one DataFrame
df_big = pd. concat ([df1,df2, df3], ignore_index= True )

#view resulting DataFrame
print (df_big)

        player points
0 to 12
1 B 5
2 C 13
3 D 17
4 E 27
5 F 24
6 G 26
7:27 a.m.
8 I 27
9 D 12
10K 9
11 L 5
12 M 5
13 N 13
14 O 17

结果是一个大的 DataFrame，其中包含三个单独的 DataFrame 中每个 DataFrame 的所有行。

ignore_index=True参数告诉 pandas 忽略每个 DataFrame 中的原始索引号，并为新 DataFrame 创建一个从 0 开始的新索引。

例如，考虑一下当我们在堆叠以下两个 DataFrame 时不使用ignore_index=True时会发生什么：

 import pandas as pd

#create two DataFrames with indices
df1 = pd. DataFrame ({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    'points':[12, 5, 13, 17, 27]},
                    index=[0, 1, 2, 3, 4])

df2 = pd. DataFrame ({'player': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                    'points':[24, 26, 27, 27, 12]},
                    index=[2, 4, 5, 6, 9])

#stack the two DataFrames together
df_big = pd. concat ([df1,df2])

#view resulting DataFrame
print (df_big)

        player points
0 to 12
1 B 5
2 C 13
3 D 17
4 E 27
2 F 24
4G 26
5:27 a.m.
6 I 27
9 D 12

生成的 DataFrame 保留了两个 DataFrame 的原始索引值。

一般来说，添加多个 DataFrame 时应使用ignore_index=True ，除非有特定原因需要保留原始索引值。

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