一、concat
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
pd.concat(objs, axis=0, join="outer", join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)
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
二、相同字段的表首尾相接
#现将表构成list，然后在作为concat的输入 In [4]: frames = [df1, df2, df3] In [5]: result = pd.concat(frames)
要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数
In [6]: result = pd.concat(frames, keys=["x", "y", "z"])
也可以通过传入字典来增加分组键
pieces = {"x": df1, "y": df2, "z": df3}
result = pd.concat(pieces)
三、axis
当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并，是以索引号进行连接的
result = pd.concat([df1, df4], axis=1)
3.1 join
加上join参数的属性，如果为"inner"得到的是两表的交集，如果是outer，得到的是两表的并集。
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join="inner")
3.2 join_axes
如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据
例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])
四、append
append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借（axis = 0，列对齐）
result = df1.append(df2)
五、无视index的concat
如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就睡根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。
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