Python - Làm thế nào để kết hợp nhiều hơn hai Pandas DataFrames?

Để nối nhiều hơn hai Pandas DataFrames, hãy sử dụng phương thức concat (). Đầu tiên, hãy nhập thư viện được yêu cầu -

import pandas as pd

Hãy để chúng tôi tạo ^st DataFrame -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90],
   },
   index=[0, 1, 2],
)

Hãy để chúng tôi tạo 2 ^nd DataFrame -

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180],
   },
   index=[3, 4, 5],
)

Hãy để chúng tôi tạo ^rd 3 DataFrame -

dataFrame3 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [200, 210, 220],"Col2": [230, 240, 250],"Col3": [260, 270, 280],
   },
   index=[6, 7, 8],
)

Ghép tất cả 3 DataFrame bằng concat () -

res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
pd.concat(res)

Ví dụ

Sau đây là mã hoàn chỉnh -

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90],
   },
   index=[0, 1, 2],
)

# DataFrame1
print"DataFrame1...\n",dataFrame1

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180],
   },
   index=[3, 4, 5],
)

# DataFrame2
print"DataFrame2...\n",dataFrame2

dataFrame3 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [200, 210, 220],"Col2": [230, 240, 250],"Col3": [260, 270, 280],
   },
   index=[6, 7, 8],
)

# DataFrame3
print"DataFrame3...\n",dataFrame3

# concatenating more than 3 dataframes
res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
print"\n Concatenating all the 3 DataFrames...\n", pd.concat(res)

Đầu ra

Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -

DataFrame1...
   Col1   Col2   Col3
0    10     40     70
1    20     50     80
2    30     60     90
DataFrame2...
   Col1   Col2   Col3
3   100    130    160
4   110    140    170
5   120    150    180
DataFrame3...
   Col1   Col2   Col3
6   200    230    260
7   210    240    270
8   220    250    280

Concatenating all the 3 DataFrames...
   Col1   Col2   Col3
0    10     40     70
1    20     50     80
2    30     60     90
3   100    130    160
4   110    140    170
5   120    150    180
6   200    230    260
7   210    240    270
8   220    250    280