如何用python不断合并新的dataframe

？如果您想以 Python 写一个程序，不断合并新的 DataFrame，可以使用 pandas 库中的 concat() 函数。您可以将新的 DataFrame 添加到现有 DataFrame 中，这样就可以不断合并新的数据。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建空的 dataframe
df = pd.DataFrame()

while True:
    # 添加新的数据到 dataframe
    new_data = pd.read_csv('new_data.csv')
    df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)

    # 在这里进行其他操作...

在这个示例中，程序从一个 csv 文件中读取新的数据，并使用 concat() 函数将它们添加到现有数据中。使用 ignore_index=True 参数可以防止重复的索引出现。程序会不断运行，每次读取新的数据并将它们添加到现有 DataFrame 中。

相关问题

dataframe怎么在循环中不断加上上次循环得到的dataframe

### 回答1：
可以定义一个空的 dataframe，然后在循环中将每次得到的 dataframe 与空的 dataframe 进行合并，得到一个累加的 dataframe。具体实现可以参考下面的代码：

import pandas as pd

# 定义空的 dataframe
result_df = pd.DataFrame()

for i in range(10):
    # 模拟每次循环得到的 dataframe
    df = pd.DataFrame({'A': [i], 'B': [i+1]})
    
    # 将本次得到的 dataframe 与之前累加的 dataframe 合并
    result_df = pd.concat([result_df, df])

print(result_df)

上述代码中，首先定义了一个空的 dataframe `result_df`。然后在循环中，模拟每次得到的 dataframe，并将其与 `result_df` 合并。最终得到的 `result_df` 就是所有循环得到的 dataframe 的累加结果。

### 回答2：
在循环中不断加上上次循环得到的dataframe，可以使用`pd.concat()`函数将每次循环得到的dataframe连接起来。

具体步骤如下：

1. 首先创建一个空的dataframe，可以使用`pd.DataFrame()`函数创建一个没有行和列的空dataframe。
2. 在循环开始前定义一个空列表，用于存储每次循环得到的dataframe。
3. 进入循环，每次循环中生成一个dataframe，并将其添加到列表中。
4. 在循环结束后，使用`pd.concat()`函数将列表中的所有dataframe连接起来，设置`axis=0`以按行连接。
5. 将连接后的dataframe赋值给一个变量，作为最终的结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的dataframe
result_df = pd.DataFrame()

# 定义一个空列表，用于存储每次循环得到的dataframe
df_list = []

# 进入循环
for i in range(10):
    # 每次循环生成一个dataframe
    df = pd.DataFrame({'A': [i], 'B': [i+1]})
    # 将每次循环得到的dataframe添加到列表中
    df_list.append(df)
    
    # 在每次循环结束后，使用pd.concat()函数将列表中的dataframe连接起来
    result_df = pd.concat(df_list, axis=0)

# 打印最终的结果
print(result_df)

该示例中，循环10次，每次生成一个只有一行两列的dataframe，并将其添加到列表中。最后使用`pd.concat()`函数将列表中的所有dataframe按行连接起来，得到最终的结果。

### 回答3：
要在循环中不断将上次循环得到的DataFrame添加到现有的DataFrame中，可以使用`concat()`函数或者创建一个新的空DataFrame，并在每次循环结束后使用`append()`方法将上次循环得到的DataFrame添加到新的DataFrame中。

下面是使用`concat()`函数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
result_df = pd.DataFrame()

# 循环过程
for i in range(5):
    # 在每次循环中生成一个新的DataFrame
    df = pd.DataFrame({'A': [i]})
    # 使用concat函数将上次循环得到的DataFrame和当前新的DataFrame合并
    result_df = pd.concat([result_df, df], ignore_index=True)

print(result_df)

输出结果为：

   A
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4

接下来是使用`append()`方法的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个新的空DataFrame
result_df = pd.DataFrame()

# 循环过程
for i in range(5):
    # 在每次循环中生成一个新的DataFrame
    df = pd.DataFrame({'A': [i]})
    # 使用append方法将上次循环得到的DataFrame添加到新的DataFrame中
    result_df = result_df.append(df, ignore_index=True)

print(result_df)

输出结果为：

   A
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4

无论是使用`concat()`函数还是`append()`方法，都会将上次循环得到的DataFrame添加到现有的DataFrame中，最后得到一个包含所有循环结果的DataFrame。