Python 以高效的方式合并多个数据帧

我有很多数据帧需要通过axis=0进行合并，找到一些快速的方法来完成这项操作非常重要

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到目前为止，我尝试了

merge

和

append

，但是这些函数在合并后都需要赋值，比如

df=df.append（df2）

，并且会变得越来越慢，是否有其他方法可以就地合并并且更有效？

假设您的数据帧具有相同的索引，您可以使用

pd.concat

：

In [61]: df1
Out[61]: 
   a
0  1

In [62]: df2
Out[62]: 
   b
0  2

In [64]: pd.concat(df_list, axis=1)
Out[64]: 
   a  b
0  1  2

创建数据帧列表：

In [63]: df_list = [df1, df2]

现在，调用pd.concat：

In [61]: df1
Out[61]: 
   a
0  1

In [62]: df2
Out[62]: 
   b
0  2

In [64]: pd.concat(df_list, axis=1)
Out[64]: 
   a  b
0  1  2

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假设您的数据帧具有相同的索引，您可以使用

pd.concat

：

In [61]: df1
Out[61]: 
   a
0  1

In [62]: df2
Out[62]: 
   b
0  2

In [64]: pd.concat(df_list, axis=1)
Out[64]: 
   a  b
0  1  2

创建数据帧列表：

In [63]: df_list = [df1, df2]

现在，调用pd.concat：

In [61]: df1
Out[61]: 
   a
0  1

In [62]: df2
Out[62]: 
   b
0  2

In [64]: pd.concat(df_list, axis=1)
Out[64]: 
   a  b
0  1  2

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但是数据帧是如何在concat中合并的呢？它不是使用赋值吗？@danche您没有提供任何示例，所以我假设这是您想要的。假设存在ABCDE等数据帧，这可以将这些数据帧放入

[A，B，C，D，E]

列表中并对其进行解析。它比合并AB然后合并ABC然后合并ABCD快吗？@danche 10000%是的。需要注意的一点是，merge将在公共列上合并。这将简单地连接数据帧，而无需任何连接逻辑，因此速度更快。我将尝试您的方法，谢谢！由于有200万个数据帧需要连接，如果它能工作，将会有很大帮助！但是数据帧是如何在concat中合并的呢？它不是使用赋值吗？@danche您没有提供任何示例，所以我假设这是您想要的。假设存在ABCDE等数据帧，这可以将这些数据帧放入

[A，B，C，D，E]

列表中并对其进行解析。它比合并AB然后合并ABC然后合并ABCD快吗？@danche 10000%是的。需要注意的一点是，merge将在公共列上合并。这将简单地连接数据帧，而无需任何连接逻辑，因此速度更快。我将尝试您的方法，谢谢！由于有200万个数据帧需要连接，如果它能工作，将会有很大帮助！