Python 在for循环中将运算得到的dataframe合并成一个

可以使用 pandas 库中的 concat 函数来实现。假设你有一个包含多个 dataframe 的列表，你可以通过以下方式将它们合并成一个 dataframe：

import pandas as pd

# 假设你有一个包含多个 dataframe 的列表 df_list
result = pd.concat(df_list)

其中，`df_list` 是一个 dataframe 列表，`result` 是合并后的 dataframe。如果你想要按照某个关键字进行合并，可以使用 `groupby` 函数，例如：

result = pd.concat(df_list).groupby('key_column').sum()

其中，`key_column` 是你想要按照其进行合并的列名。

相关问题

python多个字典怎么快速合并成一个dataframe

要将多个字典合并成一个 Pandas DataFrame，可以使用 `pd.DataFrame.from_dict()` 方法。这个方法可以将一个字典或多个字典转换为 DataFrame 格式。

以下是一个示例代码，将三个字典合并成一个 DataFrame：

import pandas as pd

# 三个字典
dict1 = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'gender': 'female'}
dict2 = {'name': 'Bob', 'age': 25, 'gender': 'male'}
dict3 = {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'gender': 'male'}

# 转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict([dict1, dict2, dict3])

# 输出 DataFrame
print(df)

运行上述代码，输出的结果如下：

       name  age  gender
0     Alice   30  female
1       Bob   25    male
2  Charlie   35    male

这里使用了 `pd.DataFrame.from_dict()` 方法将三个字典转换为 DataFrame，其中每个字典都是列表中的一个元素。最后输出的结果就是一个包含三个字典中所有键值对的 DataFrame。

多个DataFrame 组合成一个

要将多个DataFrame组合成一个，可以使用Pandas中的concat函数。concat函数可以沿着行或列将多个DataFrame组合成一个，且可以指定组合的方式和处理缺失值的方式。

具体步骤如下：

1. 将需要组合的DataFrame放入一个列表中。
2. 调用concat函数，指定axis参数为0（行方向组合）或1（列方向组合）。
3. 根据需要，可以指定join参数为inner或outer，以控制组合后的结果哪些列应当保留。
4. 可以通过设置ignore_index参数为True，重新生成索引。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建三个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 将DataFrame组合成一个
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, join='outer', ignore_index=True)

print(result)

输出结果如下：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
3  4   7
4  5   8
5  6   9
6  7  10
7  8  11
8  9  12