concat() got an unexpected keyword argument 'reindex'

`concat()` 函数在pandas库中用于连接两个或更多的DataFrame对象，通常沿着一个轴方向（行或列）。然而，您提到的 "unexpected keyword argument 'reindex'" 提示了一个错误，这表明 `reindex` 参数并非 `concat()` 的官方参数。

在 pandas 中，`concat` 默认不会改变数据框的索引。如果你想要对连接后的数据框按照新的索引进行排序或调整，应该使用 `reindex` 或者 `reset_index` 方法之后再进行 `concat`。`reindex` 方法允许你在合并前指定一个新的索引，如果原数据框的索引不在新索引列表里，就会填充缺失值。

例如：

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

# 如果你想按照索引 [1, 0] 连接 df1 和 df2
new_index = [1, 0]
new_df = pd.concat([df1, df2]).reindex(new_index)

# 或者先重置索引，然后再连接
new_df_reindexed = pd.concat([df1.reset_index(drop=True), df2.reset_index(drop=True)])

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TypeError: concat() got an unexpected keyword argument 'reindex'

`TypeError: concat() got an unexpected keyword argument 'reindex'`这个错误通常是因为pandas.concat()函数不支持'reindex'参数。如果你想要重新索引合并后的数据，可以使用pandas.concat()函数的reindex()方法。下面是一个例子：

import pandas as pd

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

# 使用concat()函数合并两个DataFrame
result = pd.concat([df1, df2])

# 使用reindex()方法重新索引合并后的数据
result = result.reindex(range(len(result)))

# 输出结果
print(result)

concat() got an unexpected keyword argument 'combine'

根据提供的引用内容，我们可以得知concat()函数并没有combine参数，因此出现"concat() got an unexpected keyword argument 'combine'"的错误提示是因为在调用concat()函数时使用了不存在的参数combine。如果想要合并两个或多个pandas对象，可以使用concat()函数的语法：pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)。其中objs是要合并的pandas对象列表，axis是合并的轴方向，join是合并方式，ignore_index表示是否忽略原来的索引。如果想要使用其他参数，可以参考引用中的pd.concat()函数的语法。