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concat()获得意外的关键字参数“join_axes”

在Python中，concat()是pandas库中的一个函数，用于在沿着指定轴将两个或多个对象进行连接。然而，在最新的版本中，concat()函数不再支持关键字参数"join_axes"。

在旧版本的pandas中，"join_axes"参数可以用于指定连接操作的轴，以及用于连接的轴上的索引。但是，在较新的版本中，"join_axes"参数已被弃用，不再支持使用。

如果您想在最新版本的pandas中指定连接操作的轴，可以使用以下方法：

通过设置axis参数来指定连接操作的轴。例如，如果想在行轴上进行连接，可以将axis参数设置为0，如果想在列轴上进行连接，可以将axis参数设置为1。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 在行轴上进行连接
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)

# 在列轴上进行连接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

在新版本的pandas中，concat()函数会自动沿着适当的轴进行连接，无需指定"join_axes"参数。默认情况下，concat()函数在行轴上进行连接。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 在行轴上进行连接
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

# 在列轴上进行连接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

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相关搜索:TypeError: concat()获得意外的关键字参数“”join_axes“”排序concat()获得意外的关键字参数“pyLDAvis”render()获得意外的关键字参数“renderer”User()获得意外的关键字参数'firstname‘save()获得意外的关键字参数“commit”定义的函数获得意外的关键字参数 TypeError: redirect()获得意外的关键字参数'error‘TypeError: violinplot()获得意外的关键字参数“”quantiles“”TypeError: randint()获得意外的关键字参数“”low“”TypeError: function()获得意外的关键字参数‘njob’TypeError: tensor()获得意外的关键字参数'names‘TypeError: Movie()获得意外的关键字参数“actors”宽度: videoResponsive()获得意外的关键字参数“TypeError”TypeError: predict()获得意外的关键字参数'callbacks‘TypeError: configurable()获得意外的关键字参数'denylist‘TypeError: fit()获得意外的关键字参数'test‘TypeError：__init__()获得意外的关键字参数“shape”Django __init__()获得意外的关键字参数'user‘paginate_queryset()获得意外的关键字参数'view‘TypeError：__init__()获得意外的关键字参数'average‘

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