Python 如何组合熊猫中一个低于另一个的数据帧？

当我调用fun（列表_1）时，我会得到4个数据帧，一个低于另一个：

list_1  =[1, 2, 3, 4 ]

def fun(list_1):
    for each value in list1:
        # perform some operation and create a new data frame(pandas) for each value in the list
        # so in total I should get 4 data frames.

        yield new_data_frame

我的问题是，如果我需要垂直组合熊猫数据帧，该怎么办

data_frame_1

data_frame_2

data_frame_3

data_frame_4

---

将它们存储在列表中，然后

pd.concat（df\u list，ignore\u index=True）

或

pd.concat（[data\u frame\u 1，data\u frame\u 2，data\u frame\u 3，data\u frame\u 4]，ignore\u index=True）

os simpler只需将乐趣作为参数传递给：

---

那太神奇了！！成功了。你能解释一下ignore_index=True在这里做了什么吗？

ignore_index

实际上是对连接的数据帧重新编制索引，否则会得到重复的索引值

data_frame_1
+
data_frame_2
+
data_frame_3
+
data_frame_4

In [8]:

list_1 = [1,2,3,4]
def fun(list_1):
    for each_value in list_1:
        # perform some operation and create a new data frame(pandas) named "new_data_frame" for each value in the list

        yield pd.DataFrame({'a':[each_value]})
pd.concat(fun(list_1), ignore_index=True)
Out[8]:
   a
0  1
1  2
2  3
3  4