Python Pandas: 使用循环合并多个DataFrame

下面是一个示例代码，展示了如何初始化一个空的DataFrame `df1`，然后在每次循环中生成一个新的DataFrame，并将其合并到`df1`中：\n\npython\nimport pandas as pd\n\n# 初始化空的DataFrame df1\ndf1 = pd.DataFrame()\n\n# 循环生成新的DataFrame并合并到df1中\nfor i in range(5):\n # 在每次循环中生成一个新的DataFrame df_new\n df_new = pd.DataFrame({'A': [i], 'B': [i+1]})\n \n # 将新生成的DataFrame df_new合并到df1中\n df1 = pd.concat([df1, df_new], ignore_index=True)\n\n# 打印合并后的df1\nprint(df1)\n\n\n输出结果为：\n\n\n A B\n0 0 1\n1 1 2\n2 2 3\n3 3 4\n4 4 5\n\n\n在每次循环中，我们生成一个新的DataFrame `df_new`，并使用`pd.concat()`函数将其与`df1`合并。`ignore_index=True`参数用于重新设置合并后的DataFrame的索引。\n\n请根据实际需求修改示例代码。