如何遍历字典里每个数据框，将其合并为一个数据框

在Python中，如果你有一个包含多个数据帧（DataFrame）的字典，你可以通过循环结构如`for`循环来遍历这个字典，并将每个数据帧合并到一起。这里假设你已经安装了pandas库，因为它是处理数据帧的主要工具。

首先，你需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，假设你的字典名为`data_dict`，每个键是一个数据帧的名字，值是对应的DataFrame对象，可以这样做：

# 假设 data_dict 的格式是这样的：
data_dict = {
    'df1': df1,
    'df2': df2,
    'df3': df3
}

# 创建一个空的数据帧，用于存放合并后的结果
merged_df = pd.DataFrame()

# 遍历字典
for key, value in data_dict.items():
    # 使用 concat 函数将当前数据帧添加到 merged_df 中
    merged_df = pd.concat([merged_df, value])

# 如果你想保留原顺序，可以用 append 替换 concat
# merged_df = merged_df.append(value, ignore_index=True)

# 确保列名唯一（如果所有 DataFrame 的列名都相同）
if len(merged_df.columns.duplicated()) > 0:
    merged_df = merged_df.drop_duplicates(subset=merged_df.columns.tolist(), keep='first')

merged_df