pandas contact函数

pandas中的`concat`函数用于将多个数据对象按照指定的轴进行连接。它可以在不同的轴上进行连接，如行轴（axis=0）或列轴（axis=1）。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
                    'B': [10, 11, 12]})

# 在行轴上连接两个DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(result)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

在这个示例中，我们创建了两个包含相同列的DataFrame对象，并使用`concat`函数在行轴上进行合并。合并后的结果包含了原始DataFrame对象的所有行。

除了行轴上的连接，`concat`函数还可以进行列轴上的连接。你可以通过设置`axis=1`来实现这一点。

希望能对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。

相关问题

pandas contact

在pandas中，concat函数用于拼接数据。当我们想要左右拼接时，concat函数会根据index进行拼接。例如，如果我们有两个数据框data1和data2，我们可以使用concat函数将它们左右拼接起来，代码如下所示：

data = pd.concat([data1, data2], axis=1)

而当我们想要上下拼接时，concat函数会根据列名进行拼接。例如，如果我们有两个数据框data1和data2，我们可以使用concat函数将它们上下拼接起来，代码如下所示：

data = pd.concat([data1, data2], axis=0)

python pandas contact

在Python中，pandas库提供了一个concat()函数来合并数据。这个函数可以在水平和垂直方向上合并数据。在水平方向上合并数据可以使用concat()函数的axis参数设置为1，而在垂直方向上合并数据则可以将axis参数设置为0。例如，如果有两个DataFrame df1和df2，可以使用concat()函数将它们在水平方向上合并起来，代码如下所示：

import pandas as pd

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

同样，如果要在垂直方向上合并数据，可以将axis参数设置为0，代码如下所示：

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0)

其中，df1和df2是要合并的两个DataFrame对象。通过使用concat()函数，可以将两个DataFrame对象按照指定的方向合并起来。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python数据分析3--数据的合并、筛选、排序](https://blog.csdn.net/weixin_45503497/article/details/106387406)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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