将多线程任务生成的dataframe合并为一个dataframe 代码演示

假设我们有三个多线程任务分别生成了以下三个dataframe：

import pandas as pd

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]})

现在我们想将它们合并为一个dataframe。可以按照以下步骤进行：

1. 将三个dataframe保存在一个列表中。

dfs = [df1, df2, df3]

2. 使用`pd.concat`函数将列表中的dataframe合并为一个dataframe。

merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

这里的`ignore_index=True`参数是指合并后的dataframe重新索引，不使用原来的索引。

完整代码如下：

import pandas as pd

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]})

dfs = [df1, df2, df3]
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

print(merged_df)

输出结果如下：

    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