पायथन - दो से अधिक पैंडास डेटाफ्रेम को कैसे जोड़ें

दो से अधिक पैंडास डेटाफ्रेम को जोड़ने के लिए, concat() मेथड का उपयोग करें। पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:

import pandas as pd

पहला डेटाफ्रेम बनाएं:

dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Col1": [10, 20, 30],
        "Col2": [40, 50, 60],
        "Col3": [70, 80, 90],
    },
    index=[0, 1, 2],
)

दूसरा डेटाफ्रेम बनाएं:

dataFrame2 = pd.DataFrame(
    {
        "Col1": [100, 110, 120],
        "Col2": [130, 140, 150],
        "Col3": [160, 170, 180],
    },
    index=[3, 4, 5],
)

तीसरा डेटाफ्रेम बनाएं:

dataFrame3 = pd.DataFrame(
    {
        "Col1": [200, 210, 220],
        "Col2": [230, 240, 250],
        "Col3": [260, 270, 280],
    },
    index=[6, 7, 8],
)

concat() का उपयोग करके सभी 3 डेटाफ्रेम को जोड़ें:

res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
pd.concat(res)

उदाहरण

निम्नलिखित पूरा कोड है:

import pandas as pd
# डेटाफ्रेम1 बनाएं
dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Col1": [10, 20, 30],
        "Col2": [40, 50, 60],
        "Col3": [70, 80, 90],
    },
    index=[0, 1, 2],
)
print("DataFrame1...\n", dataFrame1)
# डेटाफ्रेम2 बनाएं
dataFrame2 = pd.DataFrame(
    {
        "Col1": [100, 110, 120],
        "Col2": [130, 140, 150],
        "Col3": [160, 170, 180],
    },
    index=[3, 4, 5],
)
print("DataFrame2...\n", dataFrame2)
dataFrame3 = pd.DataFrame(
    {
        "Col1": [200, 210, 220],
        "Col2": [230, 240, 250],
        "Col3": [260, 270, 280],
    },
    index=[6, 7, 8],
)
print("DataFrame3...\n", dataFrame3)
# 3 से अधिक डेटाफ्रेम जोड़ें
res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
print("\n Concatenating all the 3 DataFrames...\n", pd.concat(res))

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा:

DataFrame1...
   Col1  Col2  Col3
0    10    40    70
1    20    50    80
2    30    60    90
DataFrame2...
   Col1  Col2  Col3
3   100   130   160
4   110   140   170
5   120   150   180
DataFrame3...
   Col1  Col2  Col3
6   200   230   260
7   210   240   270
8   220   250   280
Concatenating all the 3 DataFrames...
   Col1  Col2  Col3
0    10    40    70
1    20    50    80
2    30    60    90
3   100   130   160
4   110   140   170
5   120   150   180
6   200   230   260
7   210   240   270
8   220   250   280