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这篇文章主要讲解了“pd.concat的用法是什么，有哪些参数”，文中的讲解内容简单、清晰、详细，对大家学习或是工作可能会有一定的帮助，希望大家阅读完这篇文章能有所收获。下面就请大家跟着小编的思路一起来学习一下吧。

pd.concat() 的用法

语法格式：

pandas.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)

参数解释 objs 表示需要连接的对象，多个df的话，用列表的方式传入该参数 axis {0/‘index’, 1/‘columns’}要连接的轴。0 为上下堆叠，1为左右拼接 join {‘inner’, ‘outer’}, 默认‘outer’。join='outer’表示外连接，保留两个表中的所有信息；join="inner"表示内连接，拼接结果只保留两个表共有的信息 ignore_index bool，默认为 False。如果为 True，则不要沿连接轴使用索引值。结果轴将标记为 0, …, n - 1。如果您要连接对象，而连接轴没有有意义的索引信息，这将非常有用。请注意，连接中仍然尊重其他轴上的索引值。 keys 键序列，默认无。如果通过了多个级别，则应包含元组。使用传递的键作为最外层构建层次索引。 levels 序列列表，默认无。用于构造 MultiIndex 的特定级别（唯一值）。否则，它们将从密钥中推断出来。 names 默认无。生成的分层索引中的级别名称。 verify_integrity bool 值，默认为 False。检查新的连接轴是否包含重复项。相对于实际的数据连接，这可能非常昂贵。 sort bool 值，默认为 False。如果连接为“外部”时尚未对齐，则对非连接轴进行排序。这在 join=‘inner’ 时无效，它已经保留了非串联轴的顺序。在 1.0.0 版更改: 默认情况下更改为不排序。 copy bool 值，默认 True。如果为 False，则不要不必要地复制数据。

说明：虽然参数参数有这么多，但其实很多都不常用，常用的参数只有：axis，join ；只要记着两个就OK啦~

一、数据准备：

import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'姓名':['周杰伦','蔡徐坤','王菲'],'歌曲':['明明就','情人','如愿'],'发行时间':[2019,2018,2021]},index=[1,2,3]) df2=pd.DataFrame({'姓名':['林俊杰','凤凰传奇'],'歌曲':['修炼爱情','海底'],'发行时间':[2016,2022]},index=[1,2])