pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。本篇先说concat方法。其具体用法如下：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)常用参数说明：
- objs: series，dataframe或者是panel构成的序列lsit
- axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列
- join：连接的方式 inner，或者outer。inner取两表的交集；outer取两表的并集。
一、相同字段的表首尾相接
import pandas as pd
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])
print(df1)
print('---------------------------------')
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])
print(df2)
print('---------------------------------')
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])
print(df3)
print('---------------------------------')
frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)
print(result)执行合并后结果如下：
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
---------------------------------
A B C D
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
---------------------------------
A B C D
8 A8 B8 C8 D8
9 A9 B9 C9 D9
10 A10 B10 C10 D10
11 A11 B11 C11 D11
---------------------------------
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如要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数
result2 = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z']) print(result2)
执行后输出结果如下：
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
此时可以通过增加的key信息取得相应的数据。
print(result2.loc['y']) 输出结果如下： A B C D 4 A4 B4 C4 D4 5 A5 B5 C5 D5 6 A6 B6 C6 D6 7 A7 B7 C7 D7
二、横向拼接
1、axis
这里再创建一个测试用的数据，使用axis=1表示进行横向拼接。即列拼接。
df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},
index=[2, 3, 6, 7])
result3 = pd.concat([df1, df4], axis=1)
print(result3)合并后的结果如下：
A B C D B D F 0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN 1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN 2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2 3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3 6 NaN NaN NaN NaN B6 D6 F6 7 NaN NaN NaN NaN B7 D7 F7
2、 join
join参数有outer和inner两种连接方式，前者表示外连接，后者表示内连接。其中一个是取交集一个是取并集，这个在全文开始的时候已经说明：
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner') print(result)
执行结果如下：
A B C D B D F 2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2 3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3
3、 join_axes
如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据。例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接：
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index]) print(result)
执行后输出结果如下：
A B C D B D F 0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN 1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN 2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2 3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3
从上面的输出来看，df4对接的索引6、7两行的值并未合并在一起。
三、append
append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借（axis = 0，列对齐行合并）
result = df1.append(df4)
print(result)
输出结果如下：
A B C D F
0 A0 B0 C0 D0 NaN
1 A1 B1 C1 D1 NaN
2 A2 B2 C2 D2 NaN
3 A3 B3 C3 D3 NaN
2 NaN B2 NaN D2 F2
3 NaN B3 NaN D3 F3
6 NaN B6 NaN D6 F6
7 NaN B7 NaN D7 F7 四、忽略index的concat
如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就会根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。
result = pd.concat([df1, df4], ignore_index=True)
print(result)
执行结果如下：
A B C D F
0 A0 B0 C0 D0 NaN
1 A1 B1 C1 D1 NaN
2 A2 B2 C2 D2 NaN
3 A3 B3 C3 D3 NaN
4 NaN B2 NaN D2 F2
5 NaN B3 NaN D3 F3
6 NaN B6 NaN D6 F6
7 NaN B7 NaN D7 F7这个也可以使用append，两者执行的结果是等价的，上面的语句执行的结果的结果和如下的相同：
result = df1.append(df4, ignore_index=True)
五、混合合并
可以使用Series 和DataFrame 两种类型的对象进行合并：
s1 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], name='X')
result = pd.concat([df1, s1], axis=1)
print(result)
执行结果如下：
A B C D X
0 A0 B0 C0 D0 X0
1 A1 B1 C1 D1 X1
2 A2 B2 C2 D2 X2
3 A3 B3 C3 D3 X3同样也可以执行多次合并，如下：
s2 = pd.Series(['_0', '_1', '_2', '_3'])
result = pd.concat([df1, s2, s2, s2], axis=1)
print(result)
执行结果如下：
A B C D 0 1 2
0 A0 B0 C0 D0 _0 _0 _0
1 A1 B1 C1 D1 _1 _1 _1
2 A2 B2 C2 D2 _2 _2 _2
3 A3 B3 C3 D3 _3 _3 _3上面我们也提到了ignore_index，同样也可以对列名称进行忽略操作，使用索引号如下：
result = pd.concat([df1, s1], axis=1, ignore_index=True)
print(result)
执行结果如下：
0 1 2 3 4
0 A0 B0 C0 D0 X0
1 A1 B1 C1 D1 X1
2 A2 B2 C2 D2 X2
3 A3 B3 C3 D3 X3 六、增加key参数的合并
增加key参数主要是便于区分合并前的数据。这个前面已经提了一种直接使用key参数，另外还有一种可以使用字典的方式实现区分合并前的值:
1、直接用key参数实现:
result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
2、传入字典来增加分组键
pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}
result = pd.concat(pieces)参考页面：官方文档
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