Pandas：连接文件但跳过除第一个文件之外的标题

我有 3 个文件，代表相同的数据集，分为 3 个，我需要连接：

import pandas

df1 = pandas.read_csv('path1')
df2 = pandas.read_csv('path2')
df3 = pandas.read_csv('path3')

df = pandas.concat([df1,df2,df3])

但这会将标题保留在数据集的中间，我需要从第二个和第三个文件中删除标题（列名称）。我怎么做？

我想你需要numpy.concatenate https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html with DataFrame构造函数：

df = pd.DataFrame(np.concatenate([df1.values, df2.values, df3.values]), columns=df1.columns)

另一个解决方案是替换中的列名称df2 and df3:

df2.columns = df1.columns
df3.columns = df1.columns
df = pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True)

Samples:

np.random.seed(100)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(2,3)), columns=list('ABF'))
print (df1)
   A  B  F
0  8  8  3
1  7  7  0

df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(1,3)), columns=list('ERT'))
print (df2)
   E  R  T
0  4  2  5

df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3,3)), columns=list('HTR'))
print (df3)
   H  T  R
0  2  2  2
1  1  0  8
2  4  0  9

print (np.concatenate([df1.values, df2.values, df3.values]))
[[8 8 3]
 [7 7 0]
 [4 2 5]
 [2 2 2]
 [1 0 8]
 [4 0 9]]

df = pd.DataFrame(np.concatenate([df1.values, df2.values, df3.values]), columns=df1.columns)
print (df)
   A  B  F
0  8  8  3
1  7  7  0
2  4  2  5
3  2  2  2
4  1  0  8
5  4  0  9

df = pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True)
print (df)
   A  B  F
0  8  8  3
1  7  7  0
2  4  2  5
3  2  2  2
4  1  0  8
5  4  0  9