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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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