用pd.concat()函数

pd.concat()函数是pandas库中的一个函数，用于将多个数据对象按照指定的轴进行连接。它可以将多个DataFrame或Series对象按照行或列的方向进行拼接，生成一个新的DataFrame或Series对象。

使用pd.concat()函数时，需要传入一个可迭代的数据对象，比如列表或元组，作为参数。可以通过设置axis参数来指定连接的轴，axis=0表示按行连接，axis=1表示按列连接。默认情况下，pd.concat()函数会按行连接。

除了axis参数外，pd.concat()函数还有其他一些常用的参数，比如join、ignore_index和keys等。join参数用于指定连接方式，可选值为'inner'和'outer'，默认为'outer'；ignore_index参数用于重置索引，如果设置为True，则会忽略原始数据对象的索引，并生成新的连续索引；keys参数用于创建层次化索引。

下面是一个示例代码，展示了如何使用pd.concat()函数进行数据连接：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 按行连接两个DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(result)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12