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