如何在试用pd.concat时限制以哪个dataframe的index为合并后的index

在使用pd.concat函数时，可以通过设置join参数来指定连接方式。默认情况下，join参数为"outer"，表示对所有列或行进行外连接，生成的数据框或系列会包含所有的列或行，缺失值用NaN填充。如果需要将连接限制在某个数据框或系列的索引上，可以设置join参数为"inner"，表示只对两个数据框或系列的公共列或行进行内连接。

例如，如果要将df1和df2按行方向连接，并且限制连接后的行索引为df1的索引，可以使用如下代码：

pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=False)

其中，ignore_index参数默认为False，表示保留原始数据框或系列的索引。如果设置为True，则会生成新的行索引。

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print(pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis=1))

这行代码使用了`pd.concat()`函数将`wine.data`和`wine.target`在列方向上进行合并，并打印结果。

假设`pd`是Pandas库的一个实例，`wine.data`是一个包含葡萄酒数据的二维数组，每一行代表一个数据样本，`wine.target`是一个包含葡萄酒数据对应标签的一维数组。

`pd.DataFrame(wine.data)`将葡萄酒数据转换为一个DataFrame对象，每一列代表一个特征。

`pd.DataFrame(wine.target)`将葡萄酒数据对应的标签转换为一个DataFrame对象，作为最后一列。

`pd.concat([pd.DataFrame(wine.data), pd.DataFrame(wine.target)], axis=1)`将这两个DataFrame对象在列方向上进行合并，即将标签列添加到特征列的右侧。

最后，通过`print()`函数打印合并后的结果。这样可以将葡萄酒数据和对应的标签以表格形式输出。

pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis = 1)

这是一个使用pandas库中的concat函数将wine数据集中的data和target两个部分按列连接起来的代码。其中，pd.DataFrame(wine.data)将wine数据集中的data部分转换为一个DataFrame对象，pd.DataFrame(wine.target)将wine数据集中的target部分转换为一个DataFrame对象，然后将这两个DataFrame对象使用concat函数按列连接起来，axis = 1表示按列连接。最终得到一个包含所有数据的DataFrame对象。