python使用concat合并dataframe

Python中的`pandas`库提供了多种方法来合并DataFrames，其中`pd.concat()`是最常用的一种。这里有两个示例：

1. **基本合并**[^1]:

   import pandas as pd

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

   # 沿着列（默认）方向合并
   result = pd.concat([df1, df2])
   print(result)

这将把`df1`和`df2`的数据按列堆叠在一起。

2. **指定轴(axis)**:
如果你想沿着行方向合并（axis=0），可以这样做：

   result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

3. **使用keys进行多级索引合并**[^2]：

   dfs = [pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                        'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3']}),
          pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})]

   result = pd.concat(dfs, keys=['table1', 'table2'])
   print(result)

这里创建了一个多级索引，通过`keys`参数指定每个DataFrame所属的组。