python如何循环合并dataframe

Python中循环合并DataFrame可以使用pd.concat()函数。pd.concat()函数的第一个参数是要合并的DataFrame列表。我们可以使用for循环来迭代这些DataFrame，将它们添加到一个列表中，最后使用pd.concat()函数将它们合并在一起。

例如，假设我们有两个DataFrame df1和df2，它们都有两列（‘A’和‘B’）和三行数据。我们可以使用以下代码将它们合并在一起：

import pandas as pd

df_list = []

for i in range(1, 3):
    filename = 'data{}.csv'.format(i)
    df = pd.read_csv(filename)
    df_list.append(df)

merged_df = pd.concat(df_list, axis=0)
print(merged_df)

这里的df_list是一个空列表，在for循环中，我们使用pd.read_csv()函数读取每个数据文件，并将它们添加到df_list中。最后，我们使用pd.concat()函数将所有DataFrame合并在一起，并将结果赋给merged_df。在这个例子中，我们将它们按行合并（axis=0），也就是将它们垂直堆叠在一起。如果需要按列合并，可以将axis参数设置为1。

注意，这种方法可能不是最优的，特别是当需要合并大量的DataFrame时，因为每次迭代都需要复制整个数据集。在这种情况下，最好使用更高效的方法，例如使用pd.concat()函数的ignore_index参数。