pd.concat语法

pd.concat()函数是pandas库中的一个函数，用于在水平或垂直方向上拼接两个或多个DataFrame。它的语法与np.concatenate()类似，但pd.concat()提供了更多的配置参数和功能。

基本语法：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, ...)

参数解释：
- objs：需要拼接的对象，可以是DataFrame、Series、数组等。
- axis：拼接方向，默认为0，表示垂直方向（上下拼接），设置为1表示水平方向（左右拼接）。
- join：拼接时的方式，默认为'outer'，即取并集，还可以设置为'inner'，即取交集。
- join_axes：在指定axis=1时，可以通过join_axes指定对齐的列。
- ignore_index：是否忽略原始索引，默认为False，如果设置为True，将重新生成新的索引。
- keys：使用keys参数为拼接后的结果创建一个多级索引。
- levels、names：用于创建层次化索引的参数。

示例1：上下堆叠拼接

import pandas as pd
d1 = [["xiaolei",20,10081],["xiaowu",30,10082]]
t1 = pd.DataFrame(d1)
print(t1)
print('*'*50)
d2 = [["xiaowang",22,10083],["xiaoming",25,10084]]
t2 = pd.DataFrame(d2)
print(t2)
print('*'*25, '合并结果如下（默认是上下堆叠）', '*'*25)
t = pd.concat([t1,t2])
print(t)

示例2：左右拼接

import pandas as pd
d1 = [["xiaolei",20,10081],["xiaowu",30,10082]]
t1 = pd.DataFrame(d1)
print(t1)
print('*'*50)
d2 = [["xiaowang",22,10083],["xiaoming",25,10084]]
t2 = pd.DataFrame(d2)
print(t2)
print('*'*20, '合并结果如下（左右拼接）', '*'*20)
t = pd.concat([t1,t2], axis=1)
print(t)

以上是pd.concat()函数的基本语法和示例用法。可以根据需要调整参数来实现不同的拼接方式和功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas：连接与修补 concat、combine_first](https://download.csdn.net/download/weixin_38663544/14855554)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas数据合并之pd.concat()用法](https://blog.csdn.net/xue_11/article/details/118424380)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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