1、需要合并的两张表部分数据如图示：
2、两张表的数据类型及其形状，如图示
3、如果不将两张表进行数据转换，直接传入连个数组类型数据则将会报错：
错误提示：
TypeError: cannot concatenate object of type "<class 'numpy.ndarray'>"; only pd.Series, pd.DataFrame, and pd.Panel (deprecated) objs are valid
4、产生该问题的原因：
参数列表中的数据类型为：pandas.core.frame.DataFrame
而例子中的数据为numpy.ndarray类型
5、解决方案：
若想通过pandas提供的concat()方法将两个数组合并为一张表，则需要将数组转换为dataFrame类型。
利用pandas.DataFrame(array)将其转换为DataFrame类型
6、数据准备好了，pandas.concat（）方法处理需要传入需要合并的两张表外还需要指定axis的值。axis =0 按行合并，axis = 1按列合并。
7、由于两张表的形状为：（178,13）和(178,)。
第一个表是一个二维矩阵，第二个表是一个一维数组。因此最好是按列合并。由于第一张表有13个列，而第二张表只有一列，当地二张表与第一张表进行合并时，除了第一列有数据外，其它数据会用NaN填充
8、例：data = pd.concat([pd.DataFrame(win.data),pd.DataFrame(win.target)],axis = 1)
合并结果
9、若按列合并，结果如图：
