पायथन - दो से अधिक पंडों के डेटाफ्रेम को कैसे संयोजित करें?

दो से अधिक पंडों के डेटाफ़्रेम को संयोजित करने के लिए, कॉन्सैट () विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import pandas as pd

आइए हम 1 ^st . बनाएं डेटाफ़्रेम -

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

आइए 2 ^nd . बनाएं डेटाफ़्रेम -

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

आइए हम 3 ^{तीसरा} . बनाएं डेटाफ़्रेम -

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

concat() -

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

उदाहरण

पूरा कोड निम्नलिखित है -

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90],
   },
   index=[0, 1, 2],
)

# DataFrame1
print"DataFrame1...\n",dataFrame1

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180],
   },
   index=[3, 4, 5],
)

# DataFrame2
print"DataFrame2...\n",dataFrame2

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

# DataFrame3
print"DataFrame3...\n",dataFrame3

# concatenating more than 3 dataframes
res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
print"\n Concatenating all the 3 DataFrames...\n", pd.concat(res)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

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