一些最有趣的数据研究来自于不同的数据源的组合。这些操作可能涉及，从两个不同数据集的非常简单的连接，到更复杂的数据库风格的连接和合并，来正确处理数据集之间的任何重叠。...# array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
第一个参数是要连接的数组的列表或元组。...([df5, df6], join='inner')：
B C
1 B1 C1
2 B2 C2
3 B3 C3
4 B4 C4
另一种选择是，使用join_axes参数直接指定保留的列的索引，该参数接受索引对象列表...它也不是一种非常有效的方法，因为它涉及创建新的索引和数据缓冲区。因此，如果你计划进行多次append操作，通常最好建立一个DataFrame列表并将它们全部传递给concat()函数。...在下一节中，我们将介绍另一种更强大的方法，来组合来自多个源的数据，即pd.merge中实现的数据库风格的合并/连接。
