pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)

objs:   series,dataframe或者是panel构成的序列list
axis:需要合并链接的轴,0是行,1是列 
join: 连接的方式 :inner,outer

1.相同字段的表首尾相接

import pandas
pd.concat([df1,df2,df3])

相接的时候在加上一个层次的keys来识别数据源自于哪张表,可以增加keys参数:

import pandas
pd.concat([df1,df2,df3],keys=["df1","df2","df3"])

2.行对齐进行拼接

pd.concat([df1,df4],axis=1)

3.join属性:’inner’是两表的交集,“outer”是两表的并集

pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

4.join_axes:可以指定根据那个轴来对齐数据

pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])

4.无视index:两个表的index都没有实际含义,使用ignore_index参数,合并的两个表就根据列字段对齐,然后合并并得到新的index

5.append:append是series和dataframe的方法,使用它就是默认沿着(axis = 0)列进行拼接

df1.append(df2)

6.Dataframe中加入新的行

7.表格列字段不同的表合并

df1.append(dicts, ignore_index=True)

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