# -*- 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)
 

說明：直接contact之後，index只是重複，而不是變成我們希望的那樣，這樣在後續的操作中，容易出現邏輯錯誤。

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'],
                    })
result['val'] = df4['val']    

說明：result['val'] = df4['val'] 是按照index賦值的，所以，結果就出乎我們的意料。

使用result = result.reset_index(drop=True)來改變index就可以了,