pandas concat 参数

在Python的pandas库中，concat函数用于将多个DataFrame对象按照指定的轴进行连接。concat函数的参数如下：

1. objs：要连接的DataFrame对象的序列或字典。这是concat函数的必需参数。
2. axis：指定连接的轴。默认为0，表示按行连接；如果设置为1，表示按列连接。
3. join：指定连接的方式。可选值为'inner'和'outer'，默认为'outer'。'inner'表示取交集，'outer'表示取并集。
4. ignore_index：是否忽略原始索引。默认为False，表示保留原始索引；如果设置为True，表示忽略原始索引并生成新的索引。
5. keys：用于创建层次化索引的键。可以是任意可迭代对象，如列表或数组。
6. sort：是否对连接后的数据进行排序。默认为False，表示不排序；如果设置为True，表示按照连接的轴进行排序。
7. copy：是否复制数据。默认为True，表示复制；如果设置为False，表示不复制。

下面是一个示例代码，演示了如何使用concat函数：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 按行连接两个DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(result)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

这里的concat函数将df1和df2按行连接起来，生成了一个新的DataFrame对象result。