LeetCode 2888.重塑数据：联结

DataFrame df1
±------------±-------+
| Column Name | Type |
±------------±-------+
| student_id | int |
| name | object |
| age | int |
±------------±-------+

DataFrame df2
±------------±-------+
| Column Name | Type |
±------------±-------+
| student_id | int |
| name | object |
| age | int |
±------------±-------+

编写一个解决方案，将两个 DataFrames 垂直 连接成一个 DataFrame。

结果格式如下示例所示。

示例 1：

输入：
df1
±-----------±--------±----+
| student_id | name | age |
±-----------±--------±----+
| 1 | Mason | 8 |
| 2 | Ava | 6 |
| 3 | Taylor | 15 |
| 4 | Georgia | 17 |
±-----------±--------±----+
df2
±-----------±-----±----+
| student_id | name | age |
±-----------±-----±----+
| 5 | Leo | 7 |
| 6 | Alex | 7 |
±-----------±-----±----+
输出：
±-----------±--------±----+
| student_id | name | age |
±-----------±--------±----+
| 1 | Mason | 8 |
| 2 | Ava | 6 |
| 3 | Taylor | 15 |
| 4 | Georgia | 17 |
| 5 | Leo | 7 |
| 6 | Alex | 7 |
±-----------±--------±----+
解释：
两个 DataFrame 被垂直堆叠，它们的行被合并。

pd.concat()是pandas内部的一个方便的函数，用于垂直（按行）或水平（按列）连接 DataFrame。它有两个参数，我们传递列表[df1，df2]作为第一个参数；由于我们垂直连接，所以我们设置第二个参数为axis=0；如果要水平连接，需要设置第二个参数为axis=1：

import pandas as pd

def concatenateTables(df1: pd.DataFrame, df2: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return pd.concat([df1, df2], axis=0)
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