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在Python中，rbind的功能可以通过pandas库中的concat函数实现。

rbind的作用是把两个或多个表格按照行进行拼接，使它们形成一个新的表格。

下面是使用Pandas库中的concat函数进行rbind操作的完整攻略：

1. 导入pandas库

在Python中，首先需要导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建表格

在使用rbind功能前需要准备好两个或多个表格，下面是两个表格的创建示例：

df1 = pd.DataFrame({'姓名': ['Bob', 'Tom', 'Jack'], '性别': ['M', 'M', 'M'], '年龄': [20, 25, 30]})

df2 = pd.DataFrame({'姓名': ['Lucy', 'Lily', 'Alice'], '性别': ['F', 'F', 'F'], '年龄': [22, 22, 23]})

1. 合并表格

使用concat函数合并表格，其中axis参数值为0表示按行拼接：

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

1. 查看合并结果

使用print打印合并后的结果：

print(result)

输出：

     姓名 性别  年龄
0    Bob  M  20
1    Tom  M  25
2   Jack  M  30
0   Lucy  F  22
1   Lily  F  22
2  Alice  F  23

可以看到，在原有的两个表格中，将df2的内容接在了df1的下方，形成了一个新的表格。

如果要将多个表格进行rbind操作，可将多个表格作为参数传入concat函数中，依次进行拼接即可。

1. 转换列数据类型

需要注意的是，如果在合并时存在列数据类型不一致的情况，需要进行类型转换，否则可能会出现数据丢失的情况。下面是个转换年龄列数据类型的实例：

result['年龄'] = result['年龄'].astype(str)

这里将年龄列的数据类型从int转为str类型。

1. 保存结果

最后，如果需要将结果保存到本地文件中，可以使用to_csv函数进行保存：

result.to_csv('result.csv', index=None)

这样就可以将结果保存到名为result.csv的文件中了。

以上就是在Python中使用rbind的完整攻略，通过Pandas库中的concat函数可以方便地实现表格的合并操作。