Python 是一種流行的編程語言，與其他編程語言相比，它非常適合處理數據。Python 提供了許多功能強大的模塊和庫，能夠輕松地處理和分析數據。在這篇文章中，我們將介紹如何使用 Python 將數據連接在一起。

import pandas as pd
# 創建兩個數據集
data1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
data2 = pd.DataFrame({'name': ['David', 'Emma', 'Frank'], 'age': [28, 32, 37]})
# 使用 concat 函數將兩個數據集連接起來
result = pd.concat([data1, data2])
# 打印連接后的結果
print(result)

在上面的代碼中，我們使用 pandas 庫中的 concat 函數來將兩個數據集連接在一起。concat 函數將按照指定的軸將數據集合并成一個新的數據集。在這個例子中，我們指定的軸為 0，即將兩個數據集按行連接在一起。最后，我們將連接后的結果打印出來。

除了使用 concat 函數之外，我們還可以使用其他的函數來將數據連接在一起。例如，如果我們只需要將兩個數據集的某個列連接在一起，可以使用 merge 函數。

import pandas as pd
# 創建兩個數據集
data1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M']})
data2 = pd.DataFrame({'name': ['David', 'Emma', 'Frank'], 'salary': [5000, 7000, 6000]})
# 使用 merge 函數將兩個數據集的 name 列連接在一起
result = pd.merge(data1[['name', 'gender']], data2[['name', 'salary']], on='name')
# 打印連接后的結果
print(result)

在上面的代碼中，我們使用 pandas 庫中的 merge 函數將兩個數據集的 name 列連接在一起。在 merge 函數中，我們指定了 on 參數，并將其設置為要連接的列名，即 name。最后，我們打印連接后的結果。

以上就是關于使用 Python 將數據連接在一起的簡單介紹，Python 中有許多強大的數據處理和分析函數和庫，可以幫助我們輕松地處理各種數據。如果你想深入了解 Python 中的數據處理和分析相關功能，請參考相關的學習資料。