python pd.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pd.concat进行连接
# axis=0表示纵向连接（默认），axis=1表示横向连接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 如果需要忽略索引，可以设置 ignore_index=True
# result = pd.concat([df1, df2], axis=1, ignore_index=True)

print(result)

解释说明：

• pd.concat 是 Pandas 库中用于连接多个 DataFrame 或 Series 的函数。
• axis=0 表示纵向连接，默认情况下是纵向连接。如果设置为 axis=1，则表示横向连接。
• 在这个例子中，我们创建了两个 DataFrame (df1 和 df2)，并通过 pd.concat 将它们横向连接在一起。
• ignore_index=True 可以用于重置连接后的索引，避免保留原始索引。