pandas contact 之后，若要用到index列，要记得用reset_index去处理index

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import sys

df1 = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                     'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                     'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                     'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                     'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                     'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                     'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                     'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']})

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

　　

说明：直接contact之后，index只是重复，而不是变成我们希望的那样，这样在后续的操作中，容易出现逻辑错误。

1. df4 = pd.DataFrame({'val':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11],'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3','A4', 'A5', 'A6', 'A7','A8', 'A9', 'A10', 'A11'],})
2. result['val'] = df4['val']

说明：result['val'] = df4['val'] 是按照index赋值的，所以，结果就出乎我们的意料。

使用result = result.reset_index(drop=True)来改变index就可以了,

转自：https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52929090