python concat

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

# 使用concat函数将两个DataFrame按列合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

解释说明：

• pd.concat() 是 Pandas 库中的一个函数，用于沿指定轴（行或列）连接多个 DataFrame 或 Series。
• axis=1 表示按列进行合并。如果设置为 axis=0，则会按行进行合并。
• 在这个例子中，我们创建了两个 DataFrame (df1 和 df2)，并通过 pd.concat() 将它们按列合并成一个新的 DataFrame (result)。
• 最后，我们打印出合并后的结果。

如果你需要进一步的解释或其他用法，请告诉我！