pd.concat() 是 Pandas 库中的一个函数，用于将两个或多个 Pandas 对象（如 Series 或 DataFrame）沿着一个轴（通常是行或列）进行连接。该函数可以实现数据的合并、拼接等操作。
pd.concat() 函数的基本语法为：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, sort=False, copy=True)
其中，参数说明如下：
-
objs：需要连接的 Pandas 对象的序列或字典。 -
axis：指定连接的轴，默认为 0，即按行进行连接；如果为 1，则按列进行连接。 -
join：指定连接方式，默认为 'outer'，表示取两个对象的并集；如果为 'inner'，则表示取两个对象的交集。 -
ignore_index：是否忽略原来的索引，默认为 False，表示保留原来的索引；如果为 True，则会生成新的索引。 -
keys：用于形成层次化索引的级别名称或序列。默认为 None，表示不形成层次化索引。 -
sort：是否对连接后的数据进行排序，默认为 False。 -
copy：是否复制数据，默认为 True。
下面是一个示例，演示如何使用 pd.concat() 函数将两个 DataFrame 进行连接：
import pandas as pd
# 创建两个示例 DataFrame
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']})
# 将两个 DataFrame 进行连接
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
输出结果：
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
以上是 pd.concat() 函数的基本用法，你可以根据实际需求进行调整。
