使用Concat联合Pandas数据框架是将多个表格数据组合在一起的常用方法，在本文中，我将提供一份完整的攻略，详细讲解如何使用Concat联合Pandas数据框架。
准备工作
在开始之前，我们需要导入Pandas库。可以使用以下命令进行导入：
import pandas as pd
为了演示Concat联合数据框架的用法，我们首先需要创建两个Pandas数据框架，也可以从外部读取数据。我们将先创建两个数据框架并将其命名为df1和df2。
下面是我们创建数据框架的示例代码：
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[4, 5, 6, 7])
df1 和 df2 的内容如下：
df1:
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
df2:
A B C D
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
使用concat()联合数据框架
使用 Pandas 的 concat() 函数，可以将两个或多个数据框组合在一起，并根据特定的轴进行合并。
下面是concat()函数的基本语法：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)
参数说明：
- objs：一个列表或字典，包含要联合的数据框。轴参数指定了联合的方向。
- axis：指定联合的轴，0表示竖直方向，1表示水平方向。
- join：联合方式，‘outer’表示并集，‘inner’表示交集。
- ignore_index：合并数据时是否忽略原来数据的索引。
- keys：可以为每个输入数据框创建一个层次化索引，用于识别每个数据框的来源。
- verify_integrity：检查新的组合数据框的索引是否有重复。如果设置为“True”，则如果有重复将引发异常。
下面是我们使用 concat() 函数将两个数据框组合在一起的示例代码。我们将按行“axis=0”进行组合，因此函数将会自动检测并合并两个数据框的列。
代码：
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
输出结果：
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
可以看到，两个数据框被拼接在一起，行索引从0到7。
将多个数据框组合在一起
在许多情况下，我们需要将多个数据框组合在一起。可以通过一次性传递多个数据框的列表将多个数据框合并。下面是一个示例，将df1、df2和df3三个数据框按行组合在一起。
代码：
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
index=[8, 9, 10, 11])
result = pd.concat([df1, df2, df3])
print(result)
输出结果：
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
8 A8 B8 C8 D8
9 A9 B9 C9 D9
10 A10 B10 C10 D10
11 A11 B11 C11 D11
使用键来识别数据
使用 concat() 函数，还可以为每个输入数据框创建一个层次化索引，用于识别每个数据框的来源。
下面是一个示例，将 df1、df2 和 df3 按水平轴（列）组合在一起，并通过设置 keys 参数指定每个数据框的名称。
代码：
result = pd.concat([df1, df2, df3], keys=['x', 'y', 'z'])
print(result)
输出结果：
A B C D
x 0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
y 4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
z 8 A8 B8 C8 D8
9 A9 B9 C9 D9
10 A10 B10 C10 D10
11 A11 B11 C11 D11
连接方式
concat()函数的 join 参数可以设置为“inner”或“outer”，以指定使用的连接方式。默认情况下，join 参数设置为 “outer”，表示使用并集。
下面是一个示例，演示命令将 df1 和 df2 数据框组合在一起时，使用交集连接。
代码：
result = pd.concat([df1, df2], join='inner')
print(result)
处理结果：
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
检查索引
如果合并的数据框具有重复的索引，则可以设置 verify_integrity 参数检查。如果有重复值，则代码会引发 ValueError 异常。
下面是一个示例，演示一种检查索引的方法。
代码：
df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},
index=[2, 3, 6, 7])
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, sort=False, verify_integrity=True)
print(result)
由于数据框df1 和 df4 具有相同的行索引 2 和 3，当 verify_integrity 设为True 时，Pandas 将引发异常：
ValueError: Indexes have overlapping values: [2, 3]
希望本篇攻略能帮助各位顺利使用Concat联合Pandas数据框架完成数据组合工作。