如何将3个数据帧连接成连续的列

将3个数据帧连接成连续的列可以通过使用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。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：在代码中导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 创建数据帧：根据实际需求，创建3个数据帧。

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]})

1. 连接数据帧：使用concat函数将3个数据帧连接成连续的列。

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

在上述代码中，通过传递一个包含3个数据帧的列表给concat函数，并指定axis参数为1，表示按列连接。连接后的结果将赋值给result变量。

1. 查看结果：打印连接后的结果。

print(result)

完整代码示例：

import pandas as pd

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]})

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

以上代码将会输出以下结果：

   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

这样就将3个数据帧连接成了连续的列。在实际应用中，可以根据具体需求对连接后的结果进行进一步处理和分析。

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