pandas concat merge join 区分

concat 是直接左右、上下连接

concat 可横向按行合并，可纵向按列合并

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

obs：带合并的对象集合，可以是Series，DataFrame

axis：{0，1....}合并方向，默认为0，表示纵向，1表示横向；

join：{inner，outer}：合并方式，默认为outer，表示并集；inner表示交集；

join_axes: 按哪些对象的索引保存；

ignore_index:{False,True},（注意，这里是是否是重建索引，默认不重建）

keys：为原始dataframe添加一个键，默认为无

eg：列相连，索引保持原状
>>> s1 = pd.Series(['a', 'b'])
>>> s2 = pd.Series(['c', 'd'])
>>> pd.concat([s1, s2])    
0    a
1    b
0    c
1    d
dtype: object
>>> pd.concat([s1, s2], ignore_index=True) #重新建立索引
0    a
1    b
2    c
3    d
dtype: object


>>> pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2',])  #增加新的keys
s1  0    a
    1    b
s2  0    c
    1    d
dtype: object
>>> pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2'],
...           names=['Series name', 'Row ID'])   #新增列名
Series name  Row ID
s1           0         a
             1         b
s2           0         c
             1         d
dtype: object


 result=pd.concat([df1, df2],axis=1)  
#横向链接(按照index连接)，这里是把所有的元素联接接在一起：