如何使用Concat联合Pandas数据框架

使用Concat函数可以将多个Pandas数据框架联合起来。具体地，Concat函数可以按照行方向或列方向联合数据框架，并将它们组合成一个新的数据框架。以下是Concat函数的基本语法：

pd.concat([df1, df2], axis=0/1)

其中，df1和df2是待联合的两个数据框架，axis参数指定联合方向，可以为0或1。axis为0时，按行方向联合数据框架，即纵向联结；axis为1时，按列方向联合数据框架，即横向联结。

考虑一个实例，我们有两个Pandas数据框架df1和df2，它们的数据如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                  'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                  'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                  'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                  'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

现在，我们想要将这两个数据框架按行方向联合起来，即将df2连接到df1的下方。可以使用Concat函数来完成这个任务：

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

上述代码中，axis=0表示按照行方向联合数据框架，[df1, df2]表示待联合的两个数据框架。运行上述代码，输出结果如下：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

可以看到，两个数据框架已经成功联合为一个新的数据框架。

除了按行联合，Concat函数也可以按列联合数据框架。假设我们有两个数据框架df1和df2，它们的数据如下：

df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

现在，我们想要将这两个数据框架按列方向联合起来，即将df2连接到df1的右侧。可以使用Concat函数来完成这个任务：

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

上述代码中，axis=1表示按照列方向联合数据框架。运行上述代码，输出结果如下：

  key   A   B key   C   D
0  K0  A0  B0  K0  C0  D0
1  K1  A1  B1  K1  C1  D1
2  K2  A2  B2  K2  C2  D2
3  K3  A3  B3  K3  C3  D3

可以看到，两个数据框架已经成功联合为一个新的数据框架。需要注意的是，在按列联合时，两个数据框架需要有相同的索引。如果有不同的索引，可以通过设置ignore_index=True参数来重置索引。

以上就是使用Concat联合Pandas数据框架的完整攻略及示例说明。