求解 pandas 的 DataFrame 的数据合并问题。效率太慢啦~

如题，
存在 2900+的 stock 文件，每个文件格式相同，如下：
------------------------
date | value1
date | value2
date | value3
date | value4
------------------------


我想将所有文件合并到一起，格式如下：
------------------------------------------------
| code1 | code2 | code3
date1 | value1 | value2 | value3
............
daten | valuen | valuen | valuen
------------------------------------------------

目前的做法是将数据存到 list （总大小 2900+），
将这个列表拆分成 N 个，先分别 pd.concat ，得到 N 个 df 。
最后将这 N 个 df 合并为一个大的 df 。
但是效率是在太慢了，而且特别占用内存。文件的大小也就 20M ，但合并时内存能上好几个 G 。


求帮助。

谢谢。