pd.concat连接两个表，合并重复

使用 `pd.concat` 函数可以将两个表按照行或列进行合并。如果两个表存在重复的行或列，可以使用参数来进行去重。下面是一个例子：

假设有两个表 `df1` 和 `df2`：

import pandas as pd

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

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4],
                    'B': [4, 5, 7],
                    'C': [7, 8, 10]})

现在我们想要将这两个表按照列进行合并，同时去除重复的行。可以使用如下的代码：

result = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')
result = result.loc[:,~result.columns.duplicated()]

这里使用了 `pd.concat` 函数来将两个表按照列进行合并，并且使用了 `join='inner'` 参数来去除重复的行。此外，由于 `pd.concat` 函数默认会保留重复的列名，因此我们使用了 `loc[:,~result.columns.duplicated()]` 来去除重复的列。