pd.concat([tdcsfog_metadata, defog_metadata]) 请举例说明怎么连接的

`pd.concat()` 是 pandas 库中用于连接数据的函数。它可以将多个 DataFrame 对象按照行或列的方向进行连接。下面是一个简单的例子：

假设我们有两个 DataFrame，分别为 `tdcsfog_metadata` 和 `defog_metadata`，它们的内容如下：

import pandas as pd

tdcsfog_metadata = pd.DataFrame({'filename': ['a.jpg', 'b.jpg', 'c.jpg'], 'width': [640, 640, 640], 'height': [480, 480, 480]})
defog_metadata = pd.DataFrame({'filename': ['d.jpg', 'e.jpg', 'f.jpg'], 'width': [800, 800, 800], 'height': [600, 600, 600]})

`tdcsfog_metadata` 和 `defog_metadata` 分别表示两个文件夹中的图片元数据，每个 DataFrame 包含三列：`filename`、`width` 和 `height`，分别表示文件名、宽度和高度。

现在，我们想要将这两个 DataFrame 沿着行方向进行连接，可以使用 `pd.concat()` 函数：

metadata = pd.concat([tdcsfog_metadata, defog_metadata])
print(metadata)

输出结果如下：

  filename  width  height
0    a.jpg    640     480
1    b.jpg    640     480
2    c.jpg    640     480
0    d.jpg    800     600
1    e.jpg    800     600
2    f.jpg    800     600

可以看到，`pd.concat()` 将两个 DataFrame 沿着行方向进行了连接，生成了一个新的 DataFrame。新的 DataFrame 包含了所有的行，其中前三行来自 `tdcsfog_metadata`，后三行来自 `defog_metadata`。由于两个 DataFrame 的列是完全相同的，因此 `pd.concat()` 自动将它们按列对齐。