Python – 如何将两个或多个 Pandas DataFrames 沿着行连接？

要连接超过两个 Pandas DataFrames，请使用 concat() 方法。将 axis 参数设置为 axis = 0 ，以沿行连接。首先，导入所需的库 −

import pandas as pd

让我们创建第一个 DataFrame −

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

让我们创建第二个 DataFrame −

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

让我们创建第三个 DataFrame −

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

使用 concat() 将这所有的三个 DataFrame 连接起来。设置 “axis=1” 表示沿行连接 −

res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
pd.concat(res, axis=1)

更多Pandas文章，请阅读：Pandas教程

示例

下面是代码再现的效果 −

import pandas as pd

# 创建 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

# 创建 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

# 连接超过两个 dataframes
# set "axis=0" for concatenation along rows
res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
print"\n Concatenating all the 3 DataFrames (along rows)...\n", pd.concat(res, axis=0)

输出

会生成以下输出 –

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     Col3

Concatenating all the 3 DataFrames (along rows)...
   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