pd.concat([a, b])什么意思

pd.concat([a, b]) 的意思是将两个 Pandas 数据框（DataFrame） a 和 b 沿着行或列的方向进行合并（连接）成一个新的数据框，并返回该新数据框。具体合并方式可以通过参数 axis 来指定，axis=0 表示沿着行方向合并，即将 b 添加在 a 的下方；axis=1 表示沿着列方向合并，即将 b 添加在 a 的右侧。

相关问题

Python pd.concat

`pd.concat` 是 Pandas 库中的一个函数，全称为 "concatenate"，用于合并（concatenate）两个或多个 pandas 数据结构（如 DataFrame 或 Series），如水平（row-wise）、垂直（column-wise）或者沿着指定的轴方向连接数据。

1. 水平合并（row-wise）：当你想要将 DataFrame 的行连接在一起时，可以使用 `pd.concat()` 函数，通过 `axis=0` 参数指定为水平合并（默认）。

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

2. 垂直合并（column-wise）：如果你想合并列，可以设置 `axis=1`。

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

3. 沿着指定轴合并：除了默认的行（0）和列（1）方向，还可以根据需要指定其他轴，如 `axis=2` 对于三维数组（Panel）。

4. 连接不规则形状的数据：`pd.concat` 可以处理不规则的 DataFrame 列表，这时需要提供一个 `keys` 参数来标识每个部分。

5. 处理缺失值：默认情况下，`pd.concat` 将在连接时发生缺失值冲突的地方填充 NaN，也可以通过 `join` 和 `fill_value` 参数控制合并策略。

merged = pd.concat([df1, df2], join='outer', fill_value=np.nan)

pd.concat

`pd.concat()` 是 Pandas 库中用于将多个 Pandas 对象（例如：Series 和 DataFrame）沿着一条轴（通常是行或列）堆叠在一起的函数。

`pd.concat()` 中的一些常用参数包括：

- `objs`：一个需要堆叠的 Pandas 对象序列（例如：DataFrame、Series 等）；
- `axis`：沿着哪个轴进行堆叠，默认是 `axis=0`，表示沿着行方向进行堆叠；
- `join`：指定连接方式，默认是 `join='outer'`，表示按照列名进行外连接；
- `ignore_index`：是否忽略原来对象的索引，默认是 `ignore_index=False`，表示保留原来对象的索引。

例如，我们可以使用以下代码将两个 DataFrame 沿着列方向进行堆叠：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

在这个例子中，我们使用 `pd.concat()` 将 `df1` 和 `df2` 沿着列方向(`axis=1`)进行堆叠。最后，我们将结果打印出来。