パンダコンキャットマージ結合の区別

concatは、左右、上下に直接接続されています

Concatは、行ごとに水平方向に、列ごとに垂直方向に組み合わせることができます

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

obs：マージするオブジェクトのコレクション。Series、DataFrameにすることができます。

axis： {0、1 ...}マージ方向。デフォルトは0で、垂直を意味し、1は水平を意味します。

join： {inner、outer}：マージメソッド。デフォルトはouterで、これは和集合を意味します。innerは交差を意味します。

join_axes：保存するオブジェクトインデックスに応じて ;

ignore _ i ndex：{False、True}、（注：ここにインデックスを再構築するかどうかがあります。デフォルトでは再構築されません）

キー：元のデータフレームにキーを追加します。デフォルトはnoneです。

eg：列相连，索引保持原状
>>> s1 = pd.Series(['a', 'b'])
>>> s2 = pd.Series(['c', 'd'])
>>> pd.concat([s1, s2])    
0    a
1    b
0    c
1    d
dtype: object
>>> pd.concat([s1, s2], ignore_index=True) #重新建立索引
0    a
1    b
2    c
3    d
dtype: object


>>> pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2',])  #增加新的keys
s1  0    a
    1    b
s2  0    c
    1    d
dtype: object
>>> pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2'],
...           names=['Series name', 'Row ID'])   #新增列名
Series name  Row ID
s1           0         a
             1         b
s2           0         c
             1         d
dtype: object


 result=pd.concat([df1, df2],axis=1)  
#横向链接(按照index连接)，这里是把所有的元素联接接在一起：