python中的pandas库可以读取相关文件或文本数据。为了合并和多组数据，有一个特殊的concat函数。concat函数包含多个参数。虽然使用方法看起来很麻烦，但它可以准确地处理数据。本文介绍了pandas连接函数concat()函数的使用原理和具体实例。
1、使用方法
pd.concat(df数据1，df数据2，...axis=0或1，join=连接方式，keys=显示数据源)
2、使用参数
objs: series，由dataframe或panel组成的序列lsit
axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列
join：连接的方式 inner，或者outer
3、返回值
object,typeofobjs
4、使用实例
#导入pandas和numpy包 importpandasaspd importnumpyasnp #创建两个index与columns重叠的数据框 df1=pd.DataFrame(data=np.ones(5，6)*1，columns=["a","b","c","d","e","f"],index=[0，1，2，3，4] df2=pd.DataFrame(data=np.ones(5，6)*2，columns=["e","f","g","h","j","k"],index=[2，3，4，5，6] print(df1) print(df2)
拓展内容：
concat()函数pandas的连接函数
concat函数是一种在pandas下的方法，可以根据不同的轴简单地集成数据，并合并多组数据。
以上是pandas连接函数concat()函数的使用原理和具体实例，希望能帮助您理解~更多python学习推荐:python教程。
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