用concat函数对两个数据表实现纵向堆叠（内连接、外连接），并且产生新的连接轴索引，同时输出堆叠后的数据表大小。 python

在Python的pandas库中，如果你想将两个数据表（DataFrame）沿纵向上（即行方向）合并，可以使用`concat()`函数结合`join`参数来实现内连接（inner join）或外连接（outer join）。这里假设你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，它们有共同的列名作为连接键。

1. 内连接（inner join）示例：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=True)

在这个例子中，`axis=0`表示按行堆叠，`ignore_index=True`会创建一个新的索引，以便每个数据表原有的索引被忽略。

2. 外连接（outer join）示例：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer', ignore_index=True)

`join='outer'`会让结果包含所有源数据表的数据，缺失值会被填充NaN。

堆叠后的数据表大小可以通过`.shape`属性获取，它返回一个元组，第一个元素代表行数（即数据表的大小），第二个元素代表列数。

data_size = merged_df.shape[0]