python pd.concat

在Python中，pd.concat()函数用于将两个或多个DataFrame对象沿着指定的轴进行拼接。默认情况下，拼接是纵向的，即沿着行的方向进行拼接。可以使用axis参数来指定拼接的方向，其中axis=0表示纵向拼接，axis=1表示横向拼接。\[1\]

基本的语法如下：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)\[2\]

其中，objs是要拼接的DataFrame对象的列表，axis是拼接的方向，join是指定拼接的方式，ignore_index表示是否重新生成索引，keys是用于创建层次化索引的标签，levels和names用于创建层次化索引的级别和名称，verify_integrity用于检查拼接后的索引是否唯一，copy表示是否复制数据。\[2\]

例如，如果有两个DataFrame对象df1和df2，可以使用pd.concat(\[df1, df2\])来进行纵向拼接，即将df2的数据添加到df1的下方。如果想要横向拼接，可以使用pd.concat(\[df1, df2\], axis=1)。\[3\]

如果想将拼接后的数据保存为xlsx文件，可以使用to_excel()方法，例如df_concat.to_excel("数据拼接结果.xlsx")。\[1\]

希望以上信息对您有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Python】——concat函数](https://blog.csdn.net/qq_40264559/article/details/124504377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Python】Pandas宝藏函数-concat()](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/122711155)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]