這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)pandas中concat函數(shù)有什么用，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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concat

concat是pandas中專門用于數(shù)據(jù)連接合并的函數(shù)，功能非常強(qiáng)大，支持縱向合并和橫向合并，默認(rèn)情況下是縱向合并，具體可以通過(guò)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

pd.concat(
    objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]',
    axis=0,
    join='outer',
    ignore_index: 'bool' = False,
    keys=None,
    levels=None,
    names=None,
    verify_integrity: 'bool' = False,
    sort: 'bool' = False,
    copy: 'bool' = True,
) -> 'FrameOrSeriesUnion'

在函數(shù)方法中，各參數(shù)含義如下：

• objs: 用于連接的數(shù)據(jù)，可以是DataFrame或Series組成的列表

• axis=0 : 連接的方式，默認(rèn)為0也就是縱向連接，可選 1 為橫向連接

• join='outer'：合并方式，默認(rèn)為 inner也就是交集，可選 outer 為并集

• ignore_index: 是否保留原有的索引

• keys=None：連接關(guān)系，使用傳遞的值作為一級(jí)索引

• levels=None：用于構(gòu)造多級(jí)索引

• names=None：索引的名稱

• verify_integrity: 檢測(cè)索引是否重復(fù)，如果為True則有重復(fù)索引會(huì)報(bào)錯(cuò)

• sort: 并集合并方式下，對(duì)columns排序

• copy: 是否深度拷貝

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