pandas怎么合并多个dataframe

Pandas库提供了多种方法来合并多个DataFrame。以下是一些常见的合并方式：

1. **concat()**：这是最基础的合并方式，它将数据框沿着一个轴水平堆叠起来。例如：

   df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': [1, 2, 3]})
   df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6'], 'B': [4, 5, 6]})

   merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 默认按行拼接

2. **merge()**：用于基于一个或多个键列进行连接，适合于有关联列的数据。例如，内连接（默认）：

   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')  # 合并两个DataFrame，依据'A'列

还支持外连接、左连接和右连接等。

3. **join()**：这是对`merge()`的一个简单封装，适用于索引列相匹配的情况，也支持`inner`, `outer`, `left`, `right`等连接类型。

4. **pd.concat() + dict 或 DataFrame列表**：如果要合并多个DataFrame，可以用字典或列表存储它们，然后一次性传给`concat()`：

   dfs = {'df1': df1, 'df2': df2}
   combined_df = pd.concat(dfs.values(), axis=0, keys=dfs.keys())