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2024年3月7日发(作者：dw日历代码)
pandas concat用法
pandas的concat()函数可以将多个数据对象按轴方向进行拼接，这些对象可以是Series、DataFrame或Panel等数据类型。
基本语法如下：
(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None,
ignore_index=False,。
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,。
sort=None, copy=True)。
参数说明:。
objs: 要进行拼接的数据对象的序列，必选。
axis: 指定要分割的轴方向，默认是0（行方向）。
join: 指定连接方式，可取"inner"、"outer"中的一个。默认是"outer"，表示取并集。
join_axes: 指定要使用的索引，忽略其他索引，默认为None。
ignore_index: 指定是否忽略原始的索引并创建新索引， 默认为False。
keys: 在连接轴上创建层次化索引，接受任意值或者值的列表。
levels: 指定层次化索引的级别。可以是一个元素的列表，也可以是多个元素的元组。
names: 指定层次化索引的名称。
verify_integrity: 检查连接后的轴是否有重复，有则抛出异常。
sort: 指定是否对连接后的数据进行排序，默认为None。
copy: 指定是否复制数据，默认为True。
示例：
import pandas as pd。
# 创建两个DataFrame对象。
df1 = ame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B':
['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],。
'D':['D0','D1','D2','D3']})。
df2 = ame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'B':
['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],。
'D':['D4','D5','D6','D7']})。
#沿着行的方向进行连接。
result = ([df1, df2])。
print(result)。
'''。
输出：
ABCD。
0A0B0C0D0。
1A1B1C1D1。
2A2B2C2D2。
3A3B3C3D3。
0A4B4C4D4。
1A5B5C5D5。
2A6B6C6D6。
3A7B7C7D7。
'''。
#沿着列的方向进行连接。
result = ([df1, df2], axis=1)print(result)。
'''。
输出：
ABCDABCD。
0A0B0C0D0A4B4C4D4。
1A1B1C1D1A5B5C5D5。
2A2B2C2D2A6B6C6D6。
3A3B3C3D3A7B7C7D7。
。
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