处理大型数据集时，同时操作多个 Pandas 数据帧通常会很有效。本文不是逐个附加数据帧，而是探讨一次附加多个数据帧的优化方法。
考虑这样一个场景，您有多个名为 t1、t2、t3、t4 和 t5 的数据帧。要附加这些数据框，您传统上可以使用 df.append(df) 方法。然而，对于大量数据帧，这种方法变得重复且低效。
更有效的解决方案是使用 pd.concat 函数。此功能使您能够垂直连接多个数据框：
<code class="python">print(pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5]))</code>
通过使用 pd.concat，您可以在一行代码中附加多个数据框。
此外，您可以使用ignore_index 参数以确保生成的数据帧具有连续索引：
<code class="python">print(pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], ignore_index=True))</code>
此方法生成一个新的数据帧，该数据帧组合了输入数据帧中的所有行，忽略任何现有索引值。
通过利用这些方法，您可以简化附加多个 Pandas 数据框的过程，从而显着提高处理大型数据集时的工作流程效率。
以上是如何有效地追加多个 Pandas DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
