PandasDataFrame合并操作：concat与append的区别

在Pandas库中，concat 和 append 方法都可以用来合并DataFrame对象，但在特定情况下，两者的表现会有显著不同。主要区别在于处理空的DataFrame时的性能表现。具体来说，当合并操作中包含一个或多个空的DataFrame时，可能会导致性能大幅下降，虽然具体的机制尚不明确，但这一现象值得开发者注意。

通常情况下，我倾向于使用concat方法，即使是在append同样适用的情况下。当不涉及空的DataFrame时，两者的性能基本一致。

下面是一个简单的示例，展示了在不同情况下的性能对比：

In [17]: df1 = pd.DataFrame(dict(A=range(10000)), index=pd.date_range('20130101', periods=10000, freq='s'))
In [18]: df1
Out[18]: 

DatetimeIndex: 10000 entries, 2013-01-01 00:00:00 to 2013-01-01 02:46:39
Freq: S
Data columns (total 1 columns):
A    10000  non-null values
dtypes: int64(1)
In [19]: df4 = pd.DataFrame()
# 使用concat合并非空DataFrame
In [20]: %timeit pd.concat([df1, df2, df3])
1000 loops, best of 3: 270 us per loop
# 包含空DataFrame的concat操作
In [21]: %timeit pd.concat([df4, df1, df2, df3])
10 loops, best of 3: 56.8 ms per loop

从上述测试结果可以看出，当合并操作中包含空的DataFrame时，性能会显著降低。因此，在实际应用中，尽量避免直接将空的DataFrame加入到合并操作中，以提高效率。