pandas 拼接并去重

### 回答1：
如果你有两个或多个 pandas DataFrame，你可以使用 `concat()` 函数将它们拼接在一起。要去除重复的行，你可以使用 `drop_duplicates()` 函数。

下面是一个示例，假设你有两个数据集 `df1` 和 `df2`：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': ['D', 'E', 'F'], 'col2': [4, 5, 6]})

如果你想将这两个数据集拼接在一起，并去除重复行，你可以使用以下代码：

df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates()

这将创建一个新的 DataFrame `df`，其中包含 `df1` 和 `df2` 中的所有行，并且重复行只出现一次。

### 回答2：
pandas是一个强大的数据处理工具，可以用来拼接和处理数据。对于拼接，pandas提供了多种方法，常用的有concat和merge。拼接可以实现将多个DataFrame对象按照一定的方式进行合并。

拼接多个DataFrame对象可以使用concat方法。通过指定axis参数可以决定拼接的方向，axis=0表示按行拼接，axis=1表示按列拼接。拼接的对象可以是两个或多个DataFrame对象。在拼接之前，可以使用drop_duplicates方法去除重复的行或列。

例如，有两个DataFrame对象df1和df2，我们可以使用concat方法将它们按行进行拼接，并去除重复行。

import pandas as pd

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

df_concat = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates()

print(df_concat)

运行结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
1  4  7
2  5  8

可以看到，df_concat是df1和df2按行拼接后去除重复行的结果。

除了concat，pandas还提供了merge方法进行拼接。merge可以根据指定的列将多个DataFrame对象进行拼接，并去除重复的行。与concat不同的是，merge可以根据指定的列进行拼接，并且可以指定不同的拼接方式（比如内连接、外连接、左连接、右连接等）。

综上所述，pandas提供了多种方法进行拼接和去重操作，其中常用的有concat和merge方法。可以根据具体的需求选择合适的方法进行数据处理。