如何在迭代行中将dataframe追加到dataframe

在迭代过程中将一个DataFrame追加到另一个DataFrame可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保两个DataFrame具有相同的列名和列顺序。如果列名或列顺序不匹配，可以使用reindex方法对其中一个DataFrame进行调整。
2. 使用concat函数将两个DataFrame按行连接起来。concat函数可以接受一个包含要连接的DataFrame的列表作为参数，并返回一个新的DataFrame。
3. 设置ignore_index参数为True，以确保新生成的DataFrame具有连续的索引。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 将df2追加到df1
df_combined = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 打印合并后的DataFrame
print(df_combined)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
3  7  10
4  8  11
5  9  12

在这个例子中，我们创建了两个DataFrame（df1和df2），每个DataFrame都有两列（A和B）。然后，我们使用concat函数将df2追加到df1，并将结果存储在df_combined中。最后，我们打印了合并后的DataFrame。

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