Python-行に沿って2つ以上のパンダデータフレームを連結する方法は？

3つ以上のPandasDataFrameを連結するには、concat（）メソッドを使用します。 軸を設定します axis =0としてのパラメータ 行に沿って連結します。まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

1番目の ^st を作成しましょう DataFrame-

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

2番目の ^nd を作成しましょう DataFrame-

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

3番目の ^rd を作成しましょう DataFrame-

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

concat（）を使用して、3つのDataFrameすべてを連結します。行に沿った連結には「axis=1」を設定します-

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

例

以下はコードです-

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 2 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)

出力

これにより、次の出力が生成されます-

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 (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