Pandas DataFrame中的两个方法：concat和append

在本文中，我们将介绍Pandas DataFrame中的两个方法：concat和append。这两个方法都可以用来组合多个DataFrame，但它们有不同的使用方式和效果。

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concat方法

concat方法是Pandas DataFrame中最常用的组合DataFrame的方法之一。它的功能是将两个或多个DataFrame沿着指定的轴（默认为行轴）进行连接，生成一个新的DataFrame。下面是concat方法的基本使用方式：

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])
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])
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])
result = pd.concat([df1, df2, df3])
print(result)

上面的代码展示了如何通过concat方法将三个DataFrame沿着默认的行轴连接起来。concat方法的关键参数是objs（需要连接的DataFrame），其余的参数如axis（连接的轴，默认为行轴）、join（连接的方式，默认为outer）等都有默认值。

如果将concat方法的axis参数指定为1，则会沿着列轴连接DataFrame：

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
print(result)

上面的代码展示了如何将三个DataFrame沿着列轴连接起来。可以发现，结果中每个DataFrame的内容都存储在一列中。

append方法

append方法也是用于将多个DataFrame连接起来的方法，不过它只能在指定DataFrame的末尾添加另一个DataFrame。下面是append方法的基本使用方式：

result = df1.append(df2)
print(result)

上面的代码展示了如何使用append方法将df2添加到df1的末尾。需要注意的是，使用append方法时，只能指定要添加的DataFrame，无法自定义连接轴或连接方式。

和concat方法一样，可以使用链式调用将多个DataFrame连接起来：

result = df1.append([df2, df3])
print(result)

上面的代码将df2和df3添加到了df1的末尾。

总结

总的来说，Pandas DataFrame的concat方法和append方法都是用于将多个DataFrame连接起来的方法，不过它们的使用方式和效果有很大的区别。如果需要自定义连接轴或连接方式，或者需要将多个DataFrame沿着指定轴连接起来，那么应该使用concat方法；如果只是需要将一个DataFrame添加到另一个DataFrame的末尾，那么可以使用append方法。