pandas.concat()是什么方法

pandas.concat()是一个用于将pandas对象（DataFrame或Series）沿着一条轴（通常是行轴或列轴）进行连接的方法。它可以将多个pandas对象组合成一个大的pandas对象。默认情况下，它会按照列名匹配并且在列方向上进行连接。但是，它也可以按照行名匹配并在行方向上进行连接。该方法接受许多参数，例如join参数，它指定如何处理列名不匹配的情况；axis参数，它指定连接的轴；以及ignore_index参数，它可以忽略原始对象的索引。

相关问题

pandas.concat和pandas.join和pandas.merge

pandas.concat是pandas库中一个用于连接（合并）多个数据框（DataFrame）的函数。它可以沿着指定的轴（默认为行轴）将多个数据框连接在一起，形成一个新的数据框。这个函数可以实现多种连接方式，包括按行或按列连接，连接时可以指定连接方式（内连接、外连接等）以及对缺失值的处理方式。pandas.concat的语法如下：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

其中，objs是要连接的多个数据框（DataFrame）的列表或字典；axis是指定连接的轴，默认为行轴（axis=0）；join是指定连接方式，默认为外连接（join='outer'）；ignore_index是是否忽略原始索引，默认为False。

pandas.join是pandas库中用于按照索引连接多个数据框的方法。它可以根据索引将多个数据框连接在一起，形成一个新的数据框。和pandas.concat不同，pandas.join只能按照索引进行连接，无法指定其他连接方式。pandas.join的语法如下：

DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False)

其中，DataFrame是要连接的数据框；other是要连接的其他数据框；on是指定连接的列名或列名列表，默认为None使用索引进行连接；how是指定连接方式，默认为左连接（how='left'）；lsuffix和rsuffix是指定用于重叠列的后缀，默认为空字符串；sort是指定是否根据连接键排序，默认为False。

pandas.merge是pandas库中一个类似于SQL的内连接操作，用于按照列进行连接多个数据框。它可以根据指定的列将多个数据框连接在一起，形成一个新的数据框。pandas.merge的语法如下：

pandas.merge(left, right, on=None, how='inner', sort=False)

其中，left和right是要连接的两个数据框；on是指定连接的列名或列名列表，默认为None自动寻找重叠列进行连接；how是指定连接方式，默认为内连接（how='inner'）；sort是指定是否根据连接键排序，默认为False。

pandas.concat

pandas.concat() 是 pandas 库中的一个函数，用于将多个 pandas.Series 或 pandas.DataFrame 对象按照行或列进行合并。具体来说，它可以接受以下参数：

- objs：要合并的 pandas.Series 或 pandas.DataFrame 对象列表。
- axis：指定合并的方向，0 表示按行合并，1 表示按列合并。
- join：指定在合并时如何处理缺失值和重复的索引。可选值包括 inner（默认，只保留共有的部分）、outer（保留全部，缺失值用 NaN 填充）、left（按照左侧的索引进行合并）、right（按照右侧的索引进行合并）。
- ignore_index：指定是否忽略原来各对象的索引，生成新的整数索引。
- keys：为合并后的 DataFrame 的各部分设置层次化索引，是一个列表或者可迭代的对象。

示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

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

print(result)

输出：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
4  A4  B4  C4  D4
5  A5  B5  C5  D5
6  A6  B6  C6  D6
7  A7  B7  C7  D7