多个dataframe合并
时间: 2023-07-06 22:41:19 浏览: 39
要将多个 DataFrame 合并成一个,可以使用 Pandas 库中的 concat() 函数或者 merge() 函数。
1. 使用 concat() 函数合并多个 DataFrame:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})
df3 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': ['g', 'h', 'i']})
result = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)
```
上面的代码中,使用 concat() 函数将三个 DataFrame 按行合并成一个,ignore_index=True 表示重新编号行索引。
2. 使用 merge() 函数合并多个 DataFrame:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'c'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'd'], 'value': [4, 5, 6]})
df3 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'd', 'e'], 'value': [7, 8, 9]})
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
result = pd.merge(result, df3, on='key', how='outer')
```
上面的代码中,使用 merge() 函数将三个 DataFrame 按照 key 列进行合并,how='outer' 表示按照外连接的方式合并。