concat（）用法

concat() 是 Pandas 库中的一个函数，用于将多个 Pandas 对象（如 Series、DataFrame）沿指定轴进行连接操作。

以下是 concat() 函数的一般用法：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

• objs：要连接的 Pandas 对象的序列，可以是 Series、DataFrame 或其他可迭代对象。
• axis：可选参数，表示连接的轴。默认为 0，表示沿行方向进行连接；设置为 1，则表示沿列方向进行连接。
• join：可选参数，表示连接方式。默认为 'outer'，表示进行外连接；可以设置为 'inner'，表示进行内连接。
• ignore_index：可选参数，表示是否忽略连接后的索引。默认为 False，表示保留原始对象的索引；设置为 True，则会生成新的连续索引。

concat() 函数将根据指定的轴和连接方式，将多个对象进行连接，并返回一个新的 Pandas 对象。

import pandas as pd

data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
data2 = {'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 沿行方向进行连接
concatenated_df = pd.concat([df1, df2])

print(concatenated_df)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

import pandas as pd

data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
data2 = {'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 沿行方向进行连接
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(concatenated_df)

输出结果为：

   A  B  A   B
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12