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2024年3月7日发(作者：数据库系统工程师有什么用)
pandasconcat用法
(是pandas库中用于连接多个pandas对象的函数，可以将多个DataFrame或Series对象在行或列方向上进行连接。concat函数提供了很多参数，下面将详细介绍其用法。
基本用法：
参数解释：
- objs：要连接的pandas对象的序列，可以是DataFrame或Series对象的列表、元组、字典或者pandas对象。
- axis：指定连接的方向，取值为0或1，默认值为0，即按行连接。
- join：连接的方式，取值为'inner'或'outer'，默认值为'outer'。
- 'inner'表示只保留连接的对象中共有的列或索引。
- 'outer'表示保留连接的对象中所有的列或索引。
- ignore_index：是否忽略原始对象的索引值，取值为True或False，默认为False。如果为True，则生成新的索引。
- keys：创建用于层次化索引的键，可以是任意格式的可迭代对象，例如列表、数组等。
- sort：是否按照字典顺序对连接的对象进行排序，默认值为False。
- copy：是否复制连接的对象的数据，默认值为True。如果为False，则连接操作不会复制对象的数据，而是直接引用。
下面通过示例来说明(的用法：
```python
import pandas as pd
df1 = ame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = ame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
# 按行连接两个DataFrame对象
result1 = ([df1, df2])print(result1)
#输出：
#AB
#013
#124
#057
#168
# 按列连接两个DataFrame对象
result2 = ([df1, df2], axis=1)print(result2)
#输出：
#ABAB
#01357
#12468
#忽略原始对象的索引值
result3 = ([df1, df2], ignore_index=True)
print(result3)
#输出：
#AB
#013
#124
#257
#368
#创建层次化索引
result4 = ([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])print(result4)
#输出：
#AB
# df1 0 1 3
#124
# df2 0 5 7
#168
```
上述示例中，`(`函数被用来连接两个DataFrame对象。在第一个示例中，两个DataFrame对象按行方向进行连接，生成一个新的DataFrame对象`result1`。在第二个示例中，两个DataFrame对象按列方向进行连接，生成一个新的DataFrame对象`result2`。通过设置ignore_index参数为True，可以忽略原始对象的索引值，生成新的索引。通过设置keys参数，可以创建层次化索引。
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