pd.concat([pre_salers,new_salers],keys=['pre','new'],axis=0)啥意思

pd.concat() 是 pandas 库中的一个函数，用于沿着指定的轴连接两个或多个 pandas 对象。在你给出的例子中，pre_salers 和 new_salers 很可能是两个 DataFrame 对象。

具体解释如下：

pre_salers 和 new_salers：这两个是你想要连接的 DataFrame 对象。

keys=['pre','new']：这是一个列表，为连接的 DataFrame 提供了标签。所以，连接后的 DataFrame 的多索引（MultiIndex）的外部层级将会有 'pre' 和 'new' 这两个标签。

axis=0：这表示你希望沿着行方向（即垂直方向）连接这两个 DataFrame。如果 axis=1，则它们会沿着列方向（即水平方向）连接。

所以，pd.concat([pre_salers,new_salers],keys=['pre','new'],axis=0) 的意思是：将 pre_salers 和 new_salers 这两个 DataFrame 沿着行方向连接，并在多索引的外部层级为它们分别添加 'pre' 和 'new' 的标签。

连接后的 DataFrame 的多索引结构可能会使得你可以很容易地识别数据是来自 pre_salers 还是 new_salers。

这里是一个简单的例子来说明其效果：

python复制代码
 import pandas as pd  
 
   
 
 # 创建两个简单的 DataFrame  
 
 pre_salers = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})  
 
 new_salers = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})  
 
   
 
 # 使用 pd.concat 连接这两个 DataFrame  
 
 result = pd.concat([pre_salers, new_salers], keys=['pre', 'new'], axis=0)  
 
   
 
 print(result)

输出可能是：

plaintext复制代码
 A  B  
 
 pre 0  1  3  
 
     1  2  4  
 
 new 0  5  7  
 
     1  6  8

你可以看到，多索引的外部层级有 'pre' 和 'new' 这两个标签，分别对应 pre_salers 和 new_salers 的数据