pandas中concat

在pandas库中，`concat()`函数是一个非常重要的数据操作工具，它主要用于合并多个DataFrame对象沿着指定的轴方向，创建一个新的DataFrame。这个函数支持水平堆叠（row-wise concatenation，通过索引对齐）、垂直堆叠（column-wise concatenation，通过列名对齐），以及可以处理Series、Panel等其他数据结构。

以下是`concat()`的一些基本用法：

1. **水平堆叠**（默认情况）：

   pd.concat([df1, df2], axis=0)  # 按行连接两个DataFrame

2. **垂直堆叠**：

   pd.concat([df1, df2], axis=1)  # 按列连接两个DataFrame

3. **自定义轴**：

   pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['A', 'B'])  # 使用键值对标识每个DataFrame

4. **忽略缺失值**：

   pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 合并后重新排序索引，忽略缺失值

5. **传递`join`, `sort`等参数**：
可以控制连接方式（如outer join）和是否保持原有顺序等。

相关问题

pandas中concat函数

pandas中的concat函数可以将多个数据框按照指定的轴进行合并。其中，轴0表示按行合并，轴1表示按列合并。在合并时，可以指定合并方式，包括取交集、并集或者只保留某个数据框的数据。同时，还可以为每个数据框指定一个键值，以便在合并后进行区分。例如，可以使用concat函数将两个数据框按行合并，并为每个数据框指定一个键值，代码如下：
pd.concat([df1, df2], axis=0, keys=["DataFrame1", "DataFrame2"])
这样，合并后的数据框就可以通过键值进行区分了。

pandas中concat的用法

Pandas中的concat函数可以用来将两个或多个pandas对象按指定的轴方向进行连接，生成一个新的pandas对象。常见的使用方式为将两个DataFrame对象按行或列进行拼接。具体用法为：pd.concat([df1, df2], axis=0/1, join='outer/inner', ignore_index=False/True)。其中，axis=0表示按行拼接，axis=1表示按列拼接；join='outer'表示使用并集，join='inner'表示使用交集；ignore_index=False表示保留原来数据的索引，ignore_index=True表示重置索引。