从其他作为字典的值的pandas dataframe追加pandas dataframe

从其他作为字典值的Pandas DataFrame追加Pandas DataFrame时，可以使用append()方法将源DataFrame的数据追加到目标DataFrame中。

下面是一个完善且全面的答案：

当我们想要将一个作为字典值的Pandas DataFrame追加到另一个Pandas DataFrame中时，可以使用append()方法来实现。append()方法将源DataFrame的数据追加到目标DataFrame的末尾，形成一个新的DataFrame。

具体实现步骤如下：

1. 创建一个空的目标DataFrame，用于接收源DataFrame的数据。
2. 遍历源DataFrame中的每一个字典值，将其转换为DataFrame，并使用append()方法追加到目标DataFrame中。
3. 最后，得到的目标DataFrame将包含源DataFrame中所有字典值的数据。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 源DataFrame作为字典值
source_data = {
    'data1': pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}),
    'data2': pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
}

# 创建空的目标DataFrame
target_data = pd.DataFrame()

# 遍历源DataFrame的字典值
for value in source_data.values():
    # 将字典值转换为DataFrame，并追加到目标DataFrame中
    target_data = target_data.append(value)

# 打印目标DataFrame
print(target_data)

该代码将输出如下结果：

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

在这个例子中，source_data是一个包含两个作为字典值的Pandas DataFrame的字典。我们使用append()方法将这两个DataFrame的数据追加到target_data中，最后得到了一个包含了所有数据的新DataFrame。

需要注意的是，append()方法返回一个新的DataFrame，所以在追加数据时要将返回值重新赋给目标DataFrame。