python中的pd.concat

在Python中，`pd.concat`是pandas库中用于合并（连接）数据的函数。它可以将多个数据对象按照指定的轴进行连接，并返回一个新的数据对象。

`pd.concat`函数的基本语法如下：

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

其中，参数说明如下：

- `objs`：要连接的数据对象，可以是Series、DataFrame或者一个包含Series/DataFrame的列表。
- `axis`：指定连接的轴，0表示按行连接（垂直方向），1表示按列连接（水平方向）

相关问题

python中pd.concat

pd.concat() 是 pandas 库中的一个函数，用于将多个 DataFrame 或 Series 按照指定的轴进行合并。

它的语法如下：

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

参数说明：
- `objs`：要合并的 DataFrame 或 Series 对象的序列或字典。可以是一个列表或字典，每个元素都是一个 DataFrame 或 Series。
- `axis`：指定合并的轴，默认为 0，表示按行合并；如果设置为 1，表示按列合并。
- `join`：指定合并时使用的连接方式，默认为 'outer'，表示取并集；还可以选择 'inner'，表示取交集。
- `ignore_index`：是否忽略原始索引，默认为 False。如果设置为 True，则会生成一个新的连续索引。

示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 按行合并
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
# 输出：
#    A   B
# 0  1   4
# 1  2   5
# 2  3   6
# 0  7  10
# 1  8  11
# 2  9  12

# 按列合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
# 输出：
#    A  B  A   B
# 0  1  4  7  10
# 1  2  5  8  11
# 2  3  6  9  12

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python中pd.concat用法

在Python中，pandas库提供了`pd.concat()`函数，用于将多个DataFrame对象连接在一起。这个函数可以按行或列将DataFrame对象连接在一起，返回一个新的DataFrame对象。

具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 按行连接两个DataFrame
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 按列连接两个DataFrame
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)

其中，`axis`参数指定连接方式，`axis=0`表示按行连接，`axis=1`表示按列连接。如果需要按列连接，则需要保证两个DataFrame对象的行数相同。如果连接的两个DataFrame对象存在相同的列名，则可以通过`ignore_index=True`参数重新给定列名。