竖向合并用什么函数

在数据分析的过程中，我们经常需要将多个数据集合并在一起，特别是当我们处理的数据在纵向上有一定的关联时，竖向合并变得尤为重要。本文将详细介绍在Python中，如何使用Pandas库的concat函数来实现这一操作。 竖向合并，也被称为纵向合并或堆叠，是指将两个或多个数据集按照行进行合并，这在处理具有相同列名的数据集时尤为常见。在Pandas中，concat函数为我们提供了这样的功能。以下是详细的使用方法： 首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，我们创建两个需要合并的DataFrame对象。例如：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

接着，我们使用concat函数将这两个DataFrame竖向合并：

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

默认情况下，concat函数是按照axis=0的方向（即行方向）进行合并的。如果你需要按照其他轴进行合并，可以通过设置axis参数来实现。 最后，我们打印合并后的结果：

print(result)

使用concat函数竖向合并数据集是数据分析中的常用操作，它能够帮助我们高效地处理大量数据。