如何逐行构建数据帧，其中每行来自不同的csv？

逐行构建数据帧，其中每行来自不同的CSV文件，可以使用以下步骤来实现：

1. 导入所需的库：在Python中，可以使用pandas库来处理和操作数据帧。因此，需要导入pandas库。

import pandas as pd

1. 创建一个空的数据帧：使用pandas的DataFrame函数创建一个空的数据帧。

df = pd.DataFrame()

1. 逐行读取CSV文件并添加到数据帧：使用pandas的read_csv函数逐行读取CSV文件，并将每行数据添加到数据帧中。

csv_files = ["file1.csv", "file2.csv", "file3.csv"]  # CSV文件的路径列表

for csv_file in csv_files:
    row_data = pd.read_csv(csv_file)  # 逐行读取CSV文件的数据
    df = df.append(row_data)  # 将每行数据添加到数据帧中

这样，每行来自不同的CSV文件的数据都将逐行添加到数据帧中。

补充说明：

• 数据帧(DataFrame)：数据帧是pandas库中的一个数据结构，类似于表格形式的二维数组，可以存储和操作具有行索引和列索引的数据。
• 优势：使用数据帧可以方便地对数据进行处理、分析和操作，提供了丰富的功能和方法。
• 应用场景：逐行构建数据帧常用于需要合并多个CSV文件或从多个数据源逐行读取数据的情况，例如数据预处理、数据清洗、数据分析等。
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