如何在不改变顺序的情况下合并多个具有相同行名(和列名)的数据帧？

在不改变顺序的情况下合并多个具有相同行名（和列名）的数据帧，可以使用pandas库中的concat()函数来实现。

concat()函数可以将多个数据帧按照指定的轴进行连接。默认情况下，它按照行的方向（axis=0）进行连接，即将多个数据帧按照行的顺序进行合并。

以下是使用concat()函数合并多个具有相同行名（和列名）的数据帧的步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建多个具有相同行名（和列名）的数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

1. 使用concat()函数合并数据帧：

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

通过以上步骤，我们可以将df1、df2和df3按照行的顺序合并为一个新的数据帧merged_df。合并后的数据帧将保留原始数据帧的行顺序，不会改变。

如果需要按照列的方向进行合并，可以设置axis参数为1：

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

以上就是在不改变顺序的情况下合并多个具有相同行名（和列名）的数据帧的方法。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的合并方式。