跨行合并:

df_row_merged = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True)

跨列合并:

df_col_merged = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)

要按列连接2个pandas数据帧，使用它们的索引作为连接键，你可以这样做:

both = a.join(b)

如果你想通过索引来连接多个dataframe、Series或它们的混合，只需将它们放在一个列表中，例如:

everything = a.join([b, c, d])

请参阅pandas文档中的datafframe .join()。

# collect excel content into list of dataframes
data = []
for excel_file in excel_files:
    data.append(pd.read_excel(excel_file, engine="openpyxl"))

# concatenate dataframes horizontally
df = pd.concat(data, axis=1)
# save combined data to excel
df.to_excel(excelAutoNamed, index=False)

当你横向追加时，你可以尝试上面的方法!希望这对sum1有所帮助

用pd。Concat连接多个数据框架:

df_merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False)

弃用:DataFrame。附加和系列。在v1.4.0中已弃用。

使用附加:

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=True)

为了保留它们的索引，设置ignore_index=False。

跨行合并:

df_row_merged = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True)

跨列合并:

df_col_merged = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)