concat与其说是连接，更准确的说是拼接。就是把两个表直接合在一起。于是有一个突出的问
concat 与其说是连接，更准确的说是拼接。就是把两个表直接合在一起。于是有一个突出的问题，是横向拼接还是纵向拼接，所以concat 函数的关键参数是axis 。
函数的具体参数是：
concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False)objs 是需要拼接的对象集合，一般为列表或者字典
axis=0 是行拼接，拼接之后行数增加，列数也根据join来定，join='outer'时，列数是两表并集。同理join='inner',列数是两表交集。
在默认情况下，axis=0为纵向拼接，此时有
concat([df1,df2]) 等价于 df1.append(df2)在axis=1 时为横向拼接 ，此时有
concat([df1,df2],axis=1) 等价于 merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer')
以上这篇python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
pandas合并dataframe