在循环内将pandas Dataframe相互附加

在循环内将pandas DataFrame相互附加是指在循环过程中，将多个pandas DataFrame对象按照一定的规则进行合并或拼接的操作。

在pandas中，可以使用concat()函数来实现DataFrame的合并。concat()函数可以按照指定的轴（行或列）将多个DataFrame对象进行拼接。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame作为初始对象
result = pd.DataFrame()

# 循环过程中将DataFrame对象进行拼接
for df in dataframe_list:
    result = pd.concat([result, df], axis=0)  # axis=0表示按行拼接

# 输出拼接后的结果
print(result)

上述代码中，dataframe_list是一个包含多个DataFrame对象的列表。在循环过程中，通过concat()函数将每个DataFrame对象与初始对象result进行拼接，最终得到拼接后的结果。

需要注意的是，拼接过程中要确保每个DataFrame对象的列名和顺序一致，否则可能会导致拼接结果出现错误。

此外，还可以使用append()方法来实现DataFrame的附加操作。append()方法可以将一个DataFrame对象附加到另一个DataFrame对象的末尾。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame作为初始对象
result = pd.DataFrame()

# 循环过程中将DataFrame对象进行附加
for df in dataframe_list:
    result = result.append(df)

# 输出附加后的结果
print(result)

上述代码中，dataframe_list是一个包含多个DataFrame对象的列表。在循环过程中，通过append()方法将每个DataFrame对象附加到初始对象result的末尾，最终得到附加后的结果。

需要注意的是，使用append()方法进行附加操作时，要确保每个DataFrame对象的列名和顺序一致，否则可能会导致附加结果出现错误。

以上是在循环内将pandas DataFrame相互附加的方法。根据具体的业务需求和数据结构，选择合适的方法进行操作。