【Python数据分析】Pandas_concat连接操作

Pandas 通过 concat() 函数能够轻松地将 Series 与 DataFrame 对象组合在一起，函数的语法格式如下：

pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False)

参数说明如下所示：

参数名称	说明
objs	一个序列或者是Series、DataFrame对象。
axis	表示在哪个轴方向上（行或者列）进行连接操作，默认 axis=0 表示行方向。
join	指定连接方式，取值为{“inner”,“outer”}，默认为 outer 表示取并集，inner代表取交集。
ignore_index	布尔值参数，默认为 False，如果为 True，表示不在连接的轴上使用索引。
join_axes	表示索引对象的列表。

concat()

concat() 函数用于沿某个特定的轴执行连接操作。下面让我们创建不同的对象，并对其进行连接。

import pandas as pd
a= pd.DataFrame({
   'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],                 
                 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],               
                 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],         
                 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},                   
                 index=[0, 1, 2, 3])
b= pd.DataFrame({
   'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],              
                 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],                 
                 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],                   
                 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
#连接a与b
print(pd.concat