垂直合并 DataFrame - Python

在 Pandas 中，垂直合并 DataFrame 是一个常见的操作，尤其是在需要将多个 DataFrame 的数据合并为一个 DataFrame 的时候。通过垂直合并可以将多个 DataFrame 按照行的方式进行拼接，即将多个 DataFrame 中的行合并为一个 DataFrame 中的行。

在 Python 中，可以使用 Pandas 库提供的 concat 函数实现垂直合并 DataFrame。该函数可以接受一个包含多个 DataFrame 的列表，并按照指定的轴（行或列）进行拼接。其中，使用 axis=0 表示按照行进行拼接，使用 axis=1 表示按照列进行拼接。

以下是一个实现垂直合并 DataFrame 的示例代码：

import pandas as pd

# 创建多个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({"A": [4, 5, 6], "B": [7, 8, 9]})
df3 = pd.DataFrame({"A": [7, 8, 9], "B": [10, 11, 12]})

# 使用 concat 函数垂直合并 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

# 输出结果
print(result)

上述代码将创建三个 DataFrame，并使用 concat 函数将它们垂直合并为一个新的 DataFrame。最终的结果如下所示：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  4   7
1  5   8
2  6   9
0  7  10
1  8  11
2  9  12

从结果中可以看到，三个原始的 DataFrame 中的行都被合并为了一个新的 DataFrame 中的行。

除了使用 concat 函数之外，Pandas 还提供了其他的函数和方法用于垂直合并 DataFrame。比如 append 方法可以直接将一个 DataFrame 添加到另一个 DataFrame 的末尾，等价于使用 concat 函数按照行进行合并。此外，还有 merge 函数用于按照指定的列进行合并等。

如果你需要在 Pandas 中实现垂直合并 DataFrame 的操作，可以使用其中任意一种方法进行实现。