生信技巧每日分享day26-pandas.concat()函数

pd.concat() 是 Pandas 库中的一个函数，用于将两个或多个 Pandas 对象（如 Series 或 DataFrame）沿着一个轴（通常是行或列）进行连接。该函数可以实现数据的合并、拼接等操作。

pd.concat() 函数的基本语法为：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, sort=False, copy=True)

其中，参数说明如下：

• objs：需要连接的 Pandas 对象的序列或字典。
• axis：指定连接的轴，默认为 0，即按行进行连接；如果为 1，则按列进行连接。
• join：指定连接方式，默认为 'outer'，表示取两个对象的并集；如果为 'inner'，则表示取两个对象的交集。
• ignore_index：是否忽略原来的索引，默认为 False，表示保留原来的索引；如果为 True，则会生成新的索引。
• keys：用于形成层次化索引的级别名称或序列。默认为 None，表示不形成层次化索引。
• sort：是否对连接后的数据进行排序，默认为 False。
• copy：是否复制数据，默认为 True。

下面是一个示例，演示如何使用 pd.concat() 函数将两个 DataFrame 进行连接：

import pandas as pd

# 创建两个示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 将两个 DataFrame 进行连接
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

输出结果：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

以上是 pd.concat() 函数的基本用法，你可以根据实际需求进行调整。