Объединение списка фреймов данных

Используйте pd.concat

out = pd.concat([df.assign(Type=df.columns[0]).rename(columns = {df.columns[0]: 'Date'})
                    for df in [df1, df2, df3]], ignore_index=True)
print(out)

# Output
         Date   First     Second     Third      Type
0         Jan    4535      34534     54662     Month
1         Feb    6768        846      2545     Month
2         Mar     978         23      1255     Month
3         Apr     356       9766      7855     Month
4          Q1   85456       3256      6455   Quarter
5          Q2   41256     125432      1356   Quarter
6          Q3   45546      13565     15646   Quarter
7          Q4     746      13456     16545   Quarter
8   1/01/2021    1452      56853  45698635  Calendar
9   1/02/2021   16565    5653463    565746  Calendar
10  1/02/2021  566534  465464665    485634  Calendar
11  1/03/2021    4653     126689    465874  Calendar

Используйте pd.concat, чтобы соединить их по вертикали, bfill по горизонтали (axis=1), чтобы объединить столбцы с разными именами, затем insert и drop:

dataframes = {
    'Month': df1,
    'Quarter': df2,
    'Calendar': df3,
}

df = pd.concat([d.assign(Type=col) for col, d in dataframes.items()])
df.insert(0, 'Date', df[list(dataframes)].bfill(axis=1).iloc[:, 0])
df = df.drop(list(dataframes), axis=1).reset_index(drop=True)

Выход:

>>> df
         Date   First     Second     Third      Type
0         Jan    4535      34534     54662     Month
1         Feb    6768        846      2545     Month
2         Mar     978         23      1255     Month
3         Apr     356       9766      7855     Month
4          Q1   85456       3256      6455   Quarter
5          Q2   41256     125432      1356   Quarter
6          Q3   45546      13565     15646   Quarter
7          Q4     746      13456     16545   Quarter
8   1/01/2021    1452      56853  45698635  Calendar
9   1/02/2021   16565    5653463    565746  Calendar
10  1/02/2021  566534  465464665    485634  Calendar
11  1/03/2021    4653     126689    465874  Calendar

import pandas as pd
import numpy as np

#import csv

a = pd.read_csv("a.csv").dropna()
b = pd.read_csv("b.csv").dropna()
c = pd.read_csv("c.csv").dropna()

a['Type'] = 'Month'
b['Type'] = 'Quarter'
c['Type'] = 'Calendar'
a = a.rename(columns = {"Month": "Date"})
b = b.rename(columns = {"Quarter": "Date"})
c = c.rename(columns = {"Calendar": "Date"})

frames = [a, b, c]
result = pd.concat(frames)

result


Date    First   Second  Third   Type