pd.concat用法

`pd.concat()` 是 pandas 库中的一个函数，用于将一系列 pandas 对象（如 DataFrame 或 Series）沿着一个轴（如行或列）进行拼接。它的常见用法有以下几种：

1. 拼接两个 DataFrame 或 Series（默认在行方向上进行拼接）：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 在行方向上拼接两个 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

输出：

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

注意到两个 DataFrame 的索引被保留了下来，如果需要重新生成新索引，可以加上 `ignore_index=True` 参数。

2. 拼接两个 DataFrame 或 Series 在列方向上进行拼接：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6], 'D': [7, 8, 9]})

# 在列方向上拼接两个 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

输出：

   A  B  C  D
0  1  4  4  7
1  2  5  5  8
2  3  6  6  9

3. 拼接两个 DataFrame 或 Series（指定拼接方式为内连接）：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 内连接两个 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], join='inner')
print(result)

输出：

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

以上是 `pd.concat()` 的几个常见用法，具体参数还有很多，可以通过查看 pandas 官方文档来获取更多信息。