data frame concat()函数使用

`concat()`函数是pandas库中用于合并数据框的函数。可以将多个数据框按照一定的方式合并成一个新的数据框。下面是`concat()`函数的使用方法：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建三个数据框
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']})
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']})

# 使用concat()函数将三个数据框合并成一个新的数据框
result = pd.concat([df1, df2, df3])

# 输出结果
print(result)

上述代码中，我们创建了三个数据框`df1`、`df2`和`df3`，然后使用`concat()`函数将它们合并成一个新的数据框`result`。`concat()`函数的参数是一个列表，包含需要合并的数据框。默认情况下，`concat()`函数会按行方向（即纵向）合并数据框，也可以通过设置`axis`参数为1来按列方向（即横向）合并数据框。此外，还可以通过设置`join`参数来指定合并方式，默认为`join='outer'`，表示取并集；如果设置为`join='inner'`，则表示取交集。