pandas.concat如何使用

pandas.concat() 函数可以用于将多个 pandas 数据框（DataFrame）或序列（Series）沿着指定的轴进行连接。以下是 pandas.concat() 函数的语法：

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

参数说明：

- `objs`：要连接的 pandas 数据框或序列的列表。
- `axis`：指定沿着哪个轴进行连接，0 表示沿着行方向进行连接，1 表示沿着列方向进行连接。
- `join`：指定连接方式，可以是 'inner' 或 'outer'。默认是 'outer'，表示并集。
- `ignore_index`：表示是否忽略原始数据框的索引，并且创建新的索引。默认是 False。
- `keys`：用于在连接轴上创建层次化索引的标记数组（列表）。
- `levels`：用于创建层次化索引的标签，如果 keys 指定了多个标记数组，levels 参数就是对应每个标记数组的层级。
- `names`：用于创建层次化索引的名称列表。
- `verify_integrity`：表示是否检查连接的数据框中是否存在重复的索引值。默认是 False。
- `sort`：表示是否按照字典序（lexicographically）对连接轴上的索引进行排序。默认是 False。
- `copy`：表示是否复制数据。默认是 True，即复制。

以下是一个示例：

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']})

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']})

# 沿着行方向进行连接
result = pd.concat([df1, df2, df3])
print(result)

# 沿着列方向进行连接
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
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
0   A4   B4   C4   D4
1   A5   B5   C5   D5
2   A6   B6   C6   D6
3   A7   B7   C7   D7
0   A8   B8   C8   D8
1   A9   B9   C9   D9
2  A10  B10  C10  D10
3  A11  B11  C11  D11

    A   B   C   D   A   B   C   D    A    B    C    D
0  A0  B0  C0  D0  A4  B4  C4  D4   A8   B8   C8   D8
1  A1  B1  C1  D1  A5  B5  C5  D5   A9   B9   C9   D9
2  A2  B2  C2  D2  A6  B6  C6  D6  A10  B10  C10  D10
3  A3  B3  C3  D3  A7  B7  C7  D7  A11  B11  C11  D11