python中pandas库可以对相关的文件或文本数据进行的读取操作，对于想要合并和多组数据合并，有专门的concat函数提供使用，concat函数含有多个参数，虽然使用方法看起来有些麻烦，但去可以准确的对数据进行处理，本文介绍pandas的连接函数concat()函数使用原理及具体实例。1、使用方法
1 | pd.concat( [df数据1， df数据2， …… ], axis = 0或1， join = 连接方式， keys = 表明数据来源 )
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2、使用参数
objs: series，dataframe或者是panel构成的序列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
4、使用实例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | # 导入pandas与numpy包
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建两个index与columns有重合的数据框
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)
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拓展内容：
pandas的连接函数concat()函数
concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合，用作合并和多组数据合并。
以上就是pandas的连接函数concat()函数使用原理及具体实例，希望能帮助你理解哟~更多python学习推荐：python教程。
（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）
