快速拼接dataframe

在处理数据的过程中，有时需要将多个DataFrame合并成一个。Pandas提供了多种方法来拼接DataFrame，其中最常用的是concat()函数。

concat()函数的语法如下：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True)

其中objs参数是要拼接的DataFrame对象列表，可以是Series或者是DataFrame。axis参数表示拼接方向，默认是按照行方向（0），也可以选择按照列方向（1）。join参数表示拼接方式，默认是‘outer’，也可以选择‘inner’。ignore_index参数表示是否忽略原来的索引，默认是False，如果为True，则重新构建索引。keys参数表示在拼接过程中给每个DataFrame指定一个标签，形成层次化索引。如果拼接的DataFrame对象中的列名不一致，还需要使用join_axes参数来指定具体要合并的列。

例如，将两个DataFrame按行方向拼接，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A':['a', 'b', 'c'], 'B':[1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'A':['d', 'e', 'f'], 'B':[4, 5, 6]})

df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(df_concat)

该代码中，首先创建了两个DataFrame对象df1和df2，然后使用concat()函数将它们按行方向进行拼接，将结果赋值给df_concat变量，最后输出结果。输出结果如下：

A B
0 a 1
1 b 2
2 c 3
0 d 4
1 e 5
2 f 6

该结果表示成功将两个DataFrame对象按行方向拼接成一个。