Python 从具有1个索引的pandas输出的3个不同数据帧的追加、合并和联接问题

我有10000个数据，我正在将它们分类到字典中，然后使用pandas将它们导出到csv。我正在对一把钥匙的温度、压力和流量进行分类。但当我这样做时，我发现： 但我想要这样的东西：

我正在转换我的数据帧，以便索引可以是行，但在本例中，我只需要3行1、2和3，所有数据都填充这些行

flow_dictionary = {'200:P1F1':[5.5, 5.5, 5.5]}
pres_dictionary = {'200:PT02':[200,200,200],
                   '200:PT03':[200,200,200],
                   '200:PT06':[66,66,66],
                   '200:PT07':[66,66,66]}
temp_dictionary = {'200:TE02':[27,27,27], 
                   '200:TE03':[79,79,79],
                   '200:TE06':[113,113,113],
                   '200:TE07':[32,32,32]}

df = pd.DataFrame.from_dict(temp_dictionary, orient='index').T

df2 = pd.DataFrame.from_dict(pres_dictionary, orient='index').T

df3 = pd.DataFrame.from_dict(flow_dictionary, orient='index').T

df = df.append(df2, ignore_index=False, sort=True)

df = df.append(df3, ignore_index=False, sort=True)

df.to_csv('processedSegmentedData.csv')

解决方案：

df1=pd.DataFrame.from_dict（temp_dictionary，orient='index'）.T

df2=pd.DataFrame.from_dict（pres_dictionary，orient='index'）.T

df3=pd.DataFrame.from_dict（flow_dictionary，orient='index'）.T

df4=pd.concat（[df1，df2，df3]，轴=1）

---

df4.to_csv（'processedSegmentedData.csv'）

您的问题是什么？请查看并提供一份包含样本数据（以文本形式，而不是图片形式）和样本输出的报告，无样本输入和首选输出，考虑到你的能力，很难根据你想要达到的目标来测试任何解决方案inputs@G.Anderson这是怎么回事？我想我在使用concat时写的是df1而不是df4，但这对我未来的用户来说很有用：df1=pd.DataFrame.from_dict（temp_dictionary，orient='index'）。T df2=pd.DataFrame.from_dict（pres_dictionary，orient='index'））.T df3=pd.DataFrame.从_dict（flow_dictionary，orient='index'）.T df4=pd.concat（[df1，df2，df3]，axis=1）df4.到_csv（'processedSegmentedData.csv'），您的问题是什么？请查看并提供一个包含样本数据（作为文本，而不是图片）和样本输出的示例，无需样本输入和首选输出，考虑到你的能力，很难根据你想要达到的目标来测试任何解决方案inputs@G.Anderson这是怎么回事？我想我在使用concat时写的是df1而不是df4，但这对我未来的用户来说很有用：df1=pd.DataFrame.from_dict（temp_dictionary，orient='index'）。T df2=pd.DataFrame.from_dict（pres_dictionary，orient='index'））.T df3=pd.DataFrame.from_dict（flow_dictionary，orient='index'）.T df4=pd.concat（[df1，df2，df3]，axis=1）df4.to_csv（'processedSegmentedData.csv'））