python中将多个DataFrame存放在一起

在Python中，你可以使用pandas库来将多个DataFrame存放在一起。有几种常见的方法可以实现这一目的。

1. 使用字典：你可以将多个DataFrame存储在一个字典中，其中字典的键是DataFrame的名称，值是相应的DataFrame。这样可以方便地对DataFrame进行索引和访问。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'df1': df1, 'df2': df2, 'df3': df3}  # df1, df2, df3是你的DataFrame对象
combined_df = pd.concat(data.values(), axis=0)

2. 使用列表：你可以将多个DataFrame存储在一个列表中，然后使用pandas的concat函数将它们连接在一起。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

dfs = [df1, df2, df3]  # df1, df2, df3是你的DataFrame对象
combined_df = pd.concat(dfs, axis=0)

3. 使用逐个添加列或行的方法：如果你想逐个添加DataFrame的列或行，可以使用pandas的append函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

combined_df = df1.append(df2)  # df1, df2是你的DataFrame对象
combined_df = combined_df.append(df3)  # df3是你的另一个DataFrame对象

这些方法都可以将多个DataFrame合并成一个较大的DataFrame。具体选择哪种方法取决于你的需求和数据结构。