pandas.concat解析

`pandas.concat()`函数用于沿着指定的轴将多个DataFrame对象连接在一起。它可以按行或按列进行连接。

语法：

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

参数解释：
- `objs`：一个列表或字典，包含要连接的DataFrame对象。
- `axis`：指定连接的轴。默认为0，表示按行连接；如果设置为1，则表示按列连接。
- `join`：指定连接方式。默认为'outer'，表示使用并集；可以选择'inner'，表示使用交集。
- `ignore_index`：布尔值，是否忽略连接后的索引。默认为False，保留原始索引；如果设置为True，则重新生成新的连续整数索引。

示例：

import pandas as pd

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

# 按行连接
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
# 输出：
#    A   B
# 0  1   4
# 1  2   5
# 2  3   6
# 0  7  10
# 1  8  11
# 2  9  12

# 按列连接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
# 输出：
#    A  B  A   B
# 0  1  4  7  10
# 1  2  5  8  11
# 2  3  6  9  12

`pandas.concat()`函数在数据合并或拼接时非常有用，可以灵活地控制连接的方式和轴向。