使用pd.concat怎么做

pd.concat() 是 pandas 库中用于合并数据框的函数，可以将多个数据框沿着指定轴（行或列）拼接起来。下面是一个简单的示例，假设我们有两个数据框 df1 和 df2：

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']})

我们可以使用 pd.concat() 函数将这两个数据框按行合并：

result = pd.concat([df1, df2])

注意，在上面的代码中，我们将需要合并的数据框放在一个列表中传递给了 pd.concat() 函数。如果需要按列合并，只需要将 axis 参数设置为 1 即可：

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

另外，pd.concat() 函数还有其他一些参数，可以根据具体情况进行设置。更多详细信息请参考 pandas 文档。