pd.concat函数

`pd.concat()` 函数是 Pandas 库中用来将多个 Pandas 对象（如 Series，DataFrame）沿着一个指定的轴（通常是行或列）进行拼接的函数。具体的用法如下：

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

其中，常用参数：

- `objs`：要拼接的 Pandas 对象的 Sequence，通常为 List 或 Tuple。
- `axis`：指定拼接的轴，0 表示按行拼接，1 表示按列拼接。
- `join`：指定拼接的方式，'outer' 表示取并集，'inner' 表示取交集。
- `ignore_index`：是否忽略原来的索引，如果为 True，则生成新的索引。
- `keys`：用于层次化索引的分组键值，可以是任意不可变类型的序列。
- `sort`：是否对结果进行排序。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 按行拼接
result = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

print(result)

输出结果：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
4  A4  B4  C4  D4
5  A5  B5  C5  D5
6  A6  B6  C6  D6
7  A7  B7  C7  D7