以下是按顺序合并数据框的列表的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

# 创建数据框列表
df_list = [df1, df2, df3]

# 按顺序合并数据框的列表
merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

print(merged_df)

输出：

    A   B
0   1   4
1   2   5
2   3   6
3   7  10
4   8  11
5   9  12
6  13  16
7  14  17
8  15  18

在上述代码中，首先导入pandas库。然后，创建了三个示例数据框df1，df2和df3。接下来，将这些数据框存储在一个列表df_list中。最后，使用pd.concat()函数将列表中的数据框按顺序合并成一个新的数据框merged_df。ignore_index=True参数用于重新索引合并后的数据框。最后，打印出合并后的数据框。