多个dataframe按照行合并

可以使用 pandas 库中的 `concat()` 函数来实现多个 DataFrame 按照行合并。具体实现步骤如下：

1. 将需要合并的 DataFrame 存储在一个列表中，例如 `df_list`。
2. 调用 `concat()` 函数，将列表作为参数传入，设置 `axis=0` 表示按照行合并。
3. 如果需要重置索引，可以调用 `reset_index()` 函数。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 将需要合并的 DataFrame 存储在一个列表中
df_list = [df1, df2, df3]

# 按照行合并 DataFrame
result = pd.concat(df_list, axis=0)

# 输出合并后的结果
print(result)

输出结果为：

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