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構成的序列list
axis：需要合並鏈接的軸,0是行,1是列
join： 連接的方式 :inner,outer
1.相同字段的表首尾相接
import pandas pd.concat([df1,df2,df3])
相接的時候在加上一個層次的keys來識別數據源自於哪張表，可以增加keys參數:
import pandas pd.concat([df1,df2,df3],keys=["df1","df2","df3"])
2.行對齊進行拼接
pd.concat([df1,df4],axis=1)
3.join屬性：’inner’是兩表的交集，“outer”是兩表的並集
pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
4.join_axes：可以指定根據那個軸來對齊數據
pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])
4.無視index：兩個表的index都沒有實際含義，使用ignore_index參數，合並的兩個表就根據列字段對齊，然后合並並得到新的index
5.append：append是series和dataframe的方法，使用它就是默認沿着（axis = 0）列進行拼接
df1.append(df2)
6.Dataframe中加入新的行
7.表格列字段不同的表合並
df1.append(dicts, ignore_index=True)