在数据分析的世界里，Pandas库是处理数据的瑞士军刀。今天，我们将探索pandas中的concat函数，这个强大的工具可以帮助我们优雅地合并和融合DataFrame数据集，为深入分析打下基础。
Pandas的concat函数是处理多个DataFrame合并任务的首选方法。它不仅支持简单的行合并，还能进行复杂的列合并，让你的数据处理变得更加灵活。让我们一起通过一些示例来学习如何运用concat函数吧。
首先，确保你的环境中已经安装了Pandas。如果没有，可以使用以下命令进行安装：
pip install pandas
接下来，在Python代码中导入Pandas库：
import pandas as pd
我们从一个简单的例子开始，创建两个DataFrame对象df1和df2：
import pandas as pd
data1 = {'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}
data2 = {'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
运行结果：
测试数据
df1
df2
现在，我们使用concat函数将df1和df2按行合并：
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
执行这段代码后，你会看到如下输出：
数据合并
我们发现上面的索引是乱的，如果想忽略索引，可以使用下面命令：
忽略索引合并数据
系统默认是outer连接，我们可以使用join指定合并时的连接方式，过滤掉不匹配的行：
pd.concat([df1,df2],ignore_index=True,join="inner")
添加列(axis：指定合并的轴，默认为0，表示按行合并；设置为1则表示按列合并)：
添加列
批量对现有列增加后缀：
增加后缀
对上述s2起名，方便与我们现有数据进行合并：
添加合并两个新列
注：列表也是可以混合顺序的(Dataframe,Series)，如上图的df1,s1,s2可以交换顺序。
列表合并的时候也可以只有Series, 如下：
合并Series
我们还可以通过Dataframe.append按行合并数据,如果没有该方法，可以使用_append。
append合并数据
某些情况下，我们需要创建一个空列：
创建空列
总结：
concat函数是Pandas库中的一个强大工具，它让DataFrame的合并变得简单而直观。通过调整不同的参数，你可以实现行合并、列合并，甚至复杂的自定义合并。掌握concat函数，你将能够更加高效地处理数据集，为后续的数据分析和探索打下坚实的基础。
