pd.concat()参数

`pd.concat()`函数的参数如下：

- objs：需要拼接的多个DataFrame对象，可以是一个列表或元组。
- axis：指定拼接的轴方向，0表示按行（垂直方向）拼接，1表示按列（水平方向）拼接，默认为0。
- join：指定拼接的方式，可以为"inner"（取交集）或"outer"（取并集），默认为"outer"。
- ignore_index：如果为True，则重置拼接后的DataFrame对象的索引，从0开始重新编号，默认为False。
- keys：指定拼接后的DataFrame对象的列标签，可以是一个列表或元组。
- levels：指定拼接后的MultiIndex对象的层级标签，可以是一个列表或元组。
- names：指定拼接后的MultiIndex对象的层级名称，可以是一个列表或元组。
- verify_integrity：如果为True，则检查拼接后的DataFrame对象的列标签或行索引是否有重复值，如果有则报错，默认为False。
- sort：如果为True，则按字典序排序拼接后的DataFrame对象的列标签，默认为False。
- copy：如果为True，则保持原来的对象不变，生成一个新的拼接后的DataFrame对象，默认为True。

其中，objs、axis和join是必选参数，其他参数都有默认值。使用`pd.concat()`函数时，要注意轴方向的选择和拼接方式的选择，以确保合并后的结果符合预期。同时，为了避免拼接后出现重复的列标签，可以使用`keys`参数指定拼接后的列标签。

相关问题

pd.concat参数说明

pd.concat是Pandas库中的一个函数，它用于将多个数据框连接成一个大的数据框。该函数包含多个参数，其中一些重要的参数说明如下：

1. objs：需要连接的数据框或者Series对象组成的列表或字典。

2. axis：指定连接轴的方向，可选值为0或1，0表示在行方向进行连接，1表示在列方向进行连接。

3. join：指定连接方式，默认为'outer'，即取所有连接键的并集。可选值还有'inner'、'left'、'right'，分别表示取交集、左连接、右连接。

4. ignore_index：指定是否忽略原始数据框的索引，默认为False。

5. keys：指定创建一个多重索引（层次化索引），用于区分来自不同数据框的数据。如果传入一个列表，则索引层数为列表中元素的个数。

6. sort：指定是否按照字典序对连接键进行排序，默认为False。

7. copy：指定是否复制原始数据框的数据。如果为True，则返回一个拷贝；如果为False，表示不需要拷贝。

还有其他的一些参数，详情请参考Pandas官方文档。

利用pd.concat合并两个sheet，再利用pd.Series和pd.concat在表格最后一行添加数据

可以使用`pd.read_excel`读取Excel文件中的两个sheet，并使用`pd.concat`方法将它们合并为一个表格。然后，使用`pd.Series`创建一个新的Series对象，再次使用`pd.concat`方法将其与合并后的表格连接起来，从而实现在表格的最后一行添加数据的功能。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的两个sheet
df1 = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 将两个表格合并为一个
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 创建要添加的数据
new_data = pd.Series({'A': 4, 'B': 7})

# 将新数据转换为DataFrame对象并与合并后的表格连接
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(new_data).T], ignore_index=True)

print(df)

其中，`pd.read_excel`方法用于读取Excel文件中的数据，`sheet_name`参数指定要读取的sheet名称。`pd.concat`方法用于将两个表格合并为一个，`ignore_index=True`表示忽略原始表格的索引，使用自动生成的新索引。`pd.DataFrame(new_data).T`将新数据转换为一个只有一行的DataFrame对象，并使用`pd.concat`方法将其与合并后的表格连接起来。