concat() 是 Pandas 库中的一个函数，用于将多个 Pandas 对象（如 Series、DataFrame）沿指定轴进行连接操作。
以下是 concat() 函数的一般用法：
(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)
-
objs：要连接的 Pandas 对象的序列，可以是 Series、DataFrame 或其他可迭代对象。 -
axis：可选参数，表示连接的轴。默认为 0，表示沿行方向进行连接；设置为 1，则表示沿列方向进行连接。 -
join：可选参数，表示连接方式。默认为 'outer'，表示进行外连接；可以设置为 'inner'，表示进行内连接。 -
ignore_index：可选参数，表示是否忽略连接后的索引。默认为 False，表示保留原始对象的索引；设置为 True，则会生成新的连续索引。
concat() 函数将根据指定的轴和连接方式，将多个对象进行连接，并返回一个新的 Pandas 对象。
import pandas as pd
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
data2 = {'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}
df1 = (data1)
df2 = (data2)
# 沿行方向进行连接
concatenated_df = ([df1, df2])
print(concatenated_df)
输出结果为：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
0 7 10
1 8 11
2 9 12
import pandas as pd
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
data2 = {'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}
df1 = (data1)
df2 = (data2)
# 沿行方向进行连接
concatenated_df = ([df1, df2], axis=1)
print(concatenated_df)
输出结果为：
A B A B
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12