在pandas中使用for循环合并多个数据帧

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入pandas库并创建一个空的数据帧（例如，merged_df）来存储合并后的结果。

import pandas as pd
merged_df = pd.DataFrame()

1. 接下来，创建一个包含要合并的数据帧的列表（例如，df_list），并使用for循环遍历该列表。

df_list = [df1, df2, df3]  # 替换为要合并的实际数据帧列表
for df in df_list:
    # 在每次迭代中，使用pandas的concat函数将当前数据帧与merged_df进行合并
    merged_df = pd.concat([merged_df, df])

1. 最后，可以选择重置合并后数据帧的索引（如果需要）。

merged_df = merged_df.reset_index(drop=True)

这样，通过for循环遍历数据帧列表并使用concat函数，可以将多个数据帧合并成一个新的数据帧。

pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了丰富的功能和灵活的操作方式。使用for循环合并多个数据帧可以方便地处理多个数据源的情况，例如合并多个Excel文件或多个数据库查询结果。这种方法适用于数据量较小的情况，如果数据量较大，可以考虑使用更高效的方法，如使用merge函数或使用数据库的连接操作。

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