(python concat) 详解pandas.concat()（合并数据框）函数使用方法
pandas.concat() 是 Pandas 库中一个非常有用的函数，它允许你将两个或多个 DataFrame 对象沿着某个轴（水平或垂直）合并或连接。该函数提供了多种选项，如处理索引、指定合并的轴、处理重复列等，以适应不同的数据合并需求。下面将逐步介绍如何使用 pandas.concat() 函数。
引入Pandas库
首先，确保你的环境中已安装了 Pandas 库。如果未安装，可以通过命令 pip install pandas 来安装。然后，导入 Pandas 库：
import pandas as pd准备数据集
假设我们有两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，我们想要将它们合并起来。
# 创建示例 DataFrame
data1 = {'Name': ['John', 'Anna'], 'Age': [28, 22]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'Name': ['Mike', 'Lily'], 'Age': [32, 26]}
df2 = pd.DataFrame(data2)使用 pandas.concat() 合并 DataFrame
垂直合并（默认）
默认情况下，pandas.concat() 沿轴0合并（垂直方向），相当于把第二个 DataFrame 放在第一个 DataFrame 的下面。
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)水平合并
如果你想要在水平方向上合并 DataFrame（即并排放置），你需要将 axis 参数设置为 1。
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)管理索引
在合并时，你可能会遇到索引的问题。例如，默认情况下，垂直合并会保留原始 DataFrame 的索引，这可能会导致索引重复。你可以使用 ignore_index=True 来让 Pandas 忽略原有索引，重新创建一个新的整数索引。
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)处理列不对齐的情况
在合并时，如果两个 DataFrame 的列不完全相同，Pandas 会自动处理不对齐的列，缺少的数据将被填充为 NaN（不是数字）。
data3 = {'Name': ['Zoe'], 'Score': [95]}
df3 = pd.DataFrame(data3)
result = pd.concat([df1, df3], sort=False)
print(result)在上面的例子中，df1 中没有 Score 列，而 df3 中没有 Age 列，合并后的 DataFrame 用 NaN 填充了缺失的数据。
通过以上步骤和示例，你应该能够了解如何使用 pandas.concat() 函数来合并 DataFrame 了。这是数据处理与分析中的一个基础且强大的工具。
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