pandas的concat函数和append方法

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)

objs:   series，dataframe或者是panel构成的序列list
axis：需要合并链接的轴,0是行,1是列 
join： 连接的方式 :inner,outer

1.相同字段的表首尾相接

import pandas
pd.concat([df1,df2,df3])

相接的时候在加上一个层次的keys来识别数据源自于哪张表，可以增加keys参数:

import pandas
pd.concat([df1,df2,df3],keys=["df1","df2","df3"])

2.行对齐进行拼接

pd.concat([df1,df4],axis=1)

3.join属性：’inner’是两表的交集，“outer”是两表的并集

pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

 4.join_axes：可以指定根据那个轴来对齐数据 

pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])

 4.无视index：两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，合并的两个表就根据列字段对齐，然后合并并得到新的index

5.append：append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着（axis = 0）列进行拼接

df1.append(df2)

 6.Dataframe中加入新的行

7.表格列字段不同的表合并

df1.append(dicts, ignore_index=True)