這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)pandas中concat函數(shù)有什么用，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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concat是pandas中專門用于數(shù)據(jù)連接合并的函數(shù)，功能非常強(qiáng)大，支持縱向合并和橫向合并，默認(rèn)情況下是縱向合并，具體可以通過(guò)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。
pd.concat( objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', axis=0, join='outer', ignore_index: 'bool' = False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity: 'bool' = False, sort: 'bool' = False, copy: 'bool' = True, ) -> 'FrameOrSeriesUnion'
在函數(shù)方法中，各參數(shù)含義如下：
objs: 用于連接的數(shù)據(jù)，可以是DataFrame或Series組成的列表
axis=0 : 連接的方式，默認(rèn)為0也就是縱向連接，可選 1 為橫向連接
join='outer'：合并方式，默認(rèn)為 inner也就是交集，可選 outer 為并集
ignore_index: 是否保留原有的索引
keys=None：連接關(guān)系，使用傳遞的值作為一級(jí)索引
levels=None：用于構(gòu)造多級(jí)索引
names=None：索引的名稱
verify_integrity: 檢測(cè)索引是否重復(fù)，如果為True則有重復(fù)索引會(huì)報(bào)錯(cuò)
sort: 并集合并方式下，對(duì)columns排序
copy: 是否深度拷貝
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