Python 通过附加不同大小的列将多个csv文件读入大熊猫数据框

所以我在循环中创建一些数据帧，并将它们保存为csv文件。数据框的列相同，但长度不同。我希望能够将这些数据帧连接到一个包含所有列的数据帧中

df1
A、B、C
0   0  1 2
1   0  1 0
2  1.2 1 1
3 2 1 2

df2
A、B、C
0   0  1 2
1   0  1 0
2 0.2 1 2

df3
A、B、C
0   0  1 2
1   0  1 0
2  1.2 1 1
3   2  1 4
4   1  2 2
5 2.3 3 0

我想买点像这样的东西

df_大
A B C A B C A B C
0   0  1  2   0  1 2  0  1  2
1   0  1  0   0  1 0  0  1  0
2  1.2 1  1  0.2 1 2 1.2 1  1
3   2  1  2           2  1  4
4                     1  2  2
5 2.3 3 0

这是熊猫可以做到的吗？

您可以使用：

屈服

     A   B   C    A   B   C    A  B  C
0  0.0   1   2  0.0   1   2  0.0  1  2
1  0.0   1   0  0.0   1   0  0.0  1  0
2  1.2   1   1  0.2   1   2  1.2  1  1
3  2.0   1   2  NaN NaN NaN  2.0  1  4
4  NaN NaN NaN  NaN NaN NaN  1.0  2  2
5  NaN NaN NaN  NaN NaN NaN  2.3  3  0

---

呃。。你看了吗？它是一个循环，所以技术上我没有df1，df2…但我可以创建它们并保存它们。或者有没有一种方法可以在飞行中凝聚？谢谢，这太快了。将所有数据帧保存在一个列表中，然后调用

pd.concat（list\u of\u dfs）

一次，以创建

df\u big

。在循环内串联效率很低，因为每次调用

pd.concat

都需要分配新的内存块，并将数据从片段复制到结果数据帧中。原因也是如此。

     A   B   C    A   B   C    A  B  C
0  0.0   1   2  0.0   1   2  0.0  1  2
1  0.0   1   0  0.0   1   0  0.0  1  0
2  1.2   1   1  0.2   1   2  1.2  1  1
3  2.0   1   2  NaN NaN NaN  2.0  1  4
4  NaN NaN NaN  NaN NaN NaN  1.0  2  2
5  NaN NaN NaN  NaN NaN NaN  2.3  3  0