三个表纵向拼接，用pandas

可以使用 pandas 的 concat 函数来实现三个表的纵向拼接。

假设三个表分别为 df1、df2、df3，它们的列名相同，可以使用如下代码实现拼接：

import pandas as pd

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)

其中，concat 函数的参数如下：

- [df1, df2, df3]：需要拼接的数据表列表，用 [] 包含起来。
- axis=0：表示在纵向方向进行拼接。
- ignore_index=True：表示合并后的表重新生成索引。

这样就可以将三个表纵向拼接成一个表 result，其中所有列名相同，所有行记录会按顺序依次排列。

相关问题

使用pandas忽略行列索引,纵向拼接多个dataframe

您好！谢谢您的问题。为了纵向拼接多个DataFrame并忽略行列索引，您可以使用`concat()`函数，并指定`ignore_index=True`参数。这样，它将忽略行列索引并创建新的0到n-1的行索引，其中n是拼接后的行数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建三个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

# 纵向拼接DataFrame
result = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

print(result)

运行结果如下：

     A   B
0    1   4
1    2   5
2    3   6
3    7  10
4    8  11
5    9  12
6   13  16
7   14  17
8   15  18

希望这可以帮助您！如果您有任何其他问题，请随时问我。

pandas 横向拼接多个表

可以 pandas 的 `concat` 函数来横向拼接多个表。假设有三个表 `df1`、`df2`、`df3`，每个表都有相同的行索引，可以使用以下代码实现横向拼接：

import pandas as pd

# 创建三个表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=['a', 'b', 'c'])
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 横向拼接
df_concat = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

print(df_concat)

输出结果为：

   A  B  C   D   E   F
a  1  4  7  10  13  16
b  2  5  8  11  14  17
c  3  6  9  12  15  18

其中 `axis=1` 表示要横向拼接，即按列拼接。如果三个表的列数不同，会自动对齐列索引，缺失的数据会用 NaN 填充。如果要去掉缺失数据，可以使用 `dropna` 函数。