如何在Python/pandas中cbind (concat) 3个数据帧

在Python/pandas中，可以使用pd.concat()函数来合并（concatenate）三个数据帧（DataFrame）。

pd.concat()函数的语法如下：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

其中，参数解释如下：

• objs：要合并的对象，可以是多个数据帧的列表或元组。
• axis：指定合并的轴，取值为0或1。默认为0，表示按行合并；取值为1，表示按列合并。
• join：指定合并时的连接方式。可选值为'outer'和'inner'。默认为'outer'，表示取并集；取值为'inner'，表示取交集。
• ignore_index：是否忽略原始索引，重新生成索引。默认为False，表示保留原始索引；设为True，表示重新生成索引。

下面是一个示例，展示如何在Python/pandas中合并三个数据帧：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 合并三个数据帧
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

# 打印合并结果
print(result)

运行以上代码会输出如下结果：

   A  B  C   D   E   F
0  1  4  7  10  13  16
1  2  5  8  11  14  17
2  3  6  9  12  15  18

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