如何串联两个或多个Pandas数据帧

串联两个或多个Pandas数据帧需要使用concat()函数，它可用于在多个Pandas数据帧之间执行串联操作。以下是完整攻略：

1.导入所需的模块

import pandas as pd

2.准备要串联的数据帧

我们先创建两个Pandas数据帧df1和df2作为例子：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

现在我们有两个数据帧df1和df2。

3.用concat()函数串联数据帧

要串联两个或多个Pandas数据帧，可以使用concat()函数：

frames = [df1, df2]
result = pd.concat(frames)

在上面的代码中，我们将df1和df2连接到一个列表中，使用concat()函数将它们串联在一起，存储为result。

4.查看串联后的数据帧

使用print语句查看串联后的数据帧：

print(result)

输出为：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

可以看到，我们成功地将两个数据帧串联起来，产生了一个新的数据帧。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用concat()函数在Pandas中串联两个或多个数据帧。首先，我们创建了两个Pandas数据帧df1和df2，并使用concat()函数将它们串联在一起。通过使用print语句，我们查看了串联后的数据帧。