pandas concat函数

pandas concat函数是将两个或多个数据框或系列沿指定轴进行连接的函数。它可以按行或列进行连接，可以在连接时指定连接方式、连接键、是否保留索引等选项。具体语法如下：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, sort=False, verify_integrity=False, copy=True)

其中，参数含义如下：

- objs：要连接的数据框或系列的列表或字典。
- axis：指定连接的轴，0表示按行连接，1表示按列连接，默认为0。
- join：指定连接方式，可以取值'outer'、'inner'、'left'、'right'，分别表示外连接、内连接、左连接、右连接，默认为'outer'。
- ignore_index：是否忽略原来的索引，重新生成索引，默认为False。
- keys：将连接的数据框或系列加上一个多级索引，可以是列表、元组或数组，默认为None。
- sort：是否对连接后的数据进行排序，默认为False。
- verify_integrity：是否检查连接后的数据是否有重复索引，默认为False。
- copy：是否复制数据，默认为True。

示例：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 按行连接
df_concat = pd.concat([df1, df2])
print(df_concat)

# 按列连接
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(df_concat)

# 指定连接键
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'key': ['K0', 'K1']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8], 'key': ['K0', 'K1']})
df_concat = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'], join='inner', ignore_index=True)
print(df_concat)

输出结果：

   A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8

   A  B  A  B
0  1  3  5  7
1  2  4  6  8

  key
0  K0
1  K1
2  K0
3  K1