我希望我的問題首先有意義。所以我有幾個 csv 文件，我想將它們合并到一個 DataFrame 中，每個 DataFrame 的結構都相似，每年都會在一個對象上記錄一個特定的指標。每個 DataFrame 都由某個類別分隔。例如，簡化版本是每個班級的學生成績：DF1: MathYear . Student1 . Student2  ... Student500 . Student5012001 .   90     .    84     ...     92     .     652002 .   84     .    62     ...     70     .    100...2020 .   75     .    43     ...     50      .    83DF2: ScienceYear . Student1 . Student2  ... Student500 . Student5012001 .   56     .    70     ...     82     .     992002 .   76     .    55     ...     70     .     80...2020 .   75     .    43     ...     50      .    83DF3: HistoryYear . Student1 . Student2  ... Student500 . Student5012001 .   90     .    84     ...     92     .     652002 .   84     .    62     ...     70     .    100...2020 .   75     .    43     ...     50      .    83我希望將這些數據幀組合成一個具有以下結構的數據幀Year  .  Student  .  Math  .  Science  . English我的嘗試是像這樣創建一個新的空 DataFrame：import pandas as pdcombinedDf = pd.DataFrame({'Year':[], 'Student':[], 'Math':[], 'Science':[], 'English':[]})然后嘗試手動迭代每個數據幀，循環遍歷每一行并將數據附加到組合Df。因此，對于數學表，我必須為科學和英語值添加 None 和 None，直到我在相關數據框中迭代這些值，以便我可以將它們插入到組合 Df 中。這很快就變得非常令人沮喪，因為有時其中一張桌子缺少一年或一名學生。所以我的問題是：有沒有更簡單的方法來合并這些 DataFrames？我想它不應該這么復雜，但我似乎找不到更簡單的方法來解決它。