在数据分析中，有时需要将多个 dataframe 合并成一个，就需要用到 Pandas 库中的 concat 或者 append 函数。在某些情况下，我们需要在 for 循环中，逐步获取数据并将每个小 dataframe 逐个合并成一个较大的 dataframe。本文将介绍如何使用 Pandas 中的 append 函数，实现 for 循环内多个 dataframe 的逐步合并。

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我们将首先以示例方式在 for 循环中生成几个小 dataframe：

这里，我们首先定义一个空的 dataframe df，然后在 for 循环中，生成 3 个每个都有 3 行 2 列的 dataframe。我们将每个新生成的小 dataframe 追加到主 dataframe df 中，最后输出结果。

这是输出的结果：

我们可以看到，新生成的小 dataframe 分别在 df 的下方相继追加，并形成了一个较大的 dataframe。

为了更深入的理解 append 函数的使用方法，我们可以使用 Python List 先将数据收集起来，再使用 Pandas 的 append 函数进行合并。用例子来说明：

这里，我们首先定义一个空的 list dfs，在 for 循环中，生成 3 个每个都有 3 行 2 列的 dataframe，将每个新生成的小 dataframe 追加到 list dfs 中。最后，我们将 list dfs 中的数据逐个合并成一个新的 dataframe df。

这是输出的结果：

我们可以看到，新生成的小 dataframe 分别在新的 dataframe df 的下方相继追加，并形成了一个较大的 dataframe。

Pandas 中的 append 函数也可以实现之前我们使用的 Python List 的方式。改写以上代码：

以上代码与最初的示例相同，只是我们用了 append 函数来合并 dataframe。

这是输出的结果：

我们可以看到，新生成的小 dataframe 分别在新的 dataframe df 的下方相继追加，并形成了一个较大的 dataframe。

在数据分析中，合并多个 dataframe 是很常见的操作，特别是在 for 循环中逐步生成的情况下。本文介绍了如何使用 Pandas 中的 append 函数逐步合并多个 dataframe，并给出了示例代码。同时，我们也看到了使用 Python List 先将数据收集起来，再使用 Pandas 的 concat 函数进行合并的方式。无论是哪种方式，都是很实用的数据合并方法，不同需求需要不同的方法来完成。