Pandas数据合并concat

Pandas中的`concat()`函数用于沿着一个轴方向将多个同构的数据结构（如Series或DataFrame）连接在一起，形成一个新的对象。它主要用于水平（列）合并或垂直（行）堆叠数据。

1. **水平合并（row-wise concatenation）**：当你想要将两个DataFrame按照共享的一列或几列拼接在一起时，可以使用`concat`。你可以选择按索引对齐，也可以指定特定的键列（key column）来进行合并。

   df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': [1, 2, 3]})
   df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6'], 'B': [7, 8, 9]})
   result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 如果不想保留原索引

2. **垂直合并（column-wise concatenation）**：通过设置`axis=1`，你可以将多个DataFrame添加到一起形成新的DataFrame，每个DataFrame增加为新的一列。

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