由于pandas在进行数据拼接时主要是按照索引进行的，所以当出现NaN值时首先要检查自己的索引有无错误。其中索引出错的原因大致有以下几点：
对于无索引数据，首行不具有索引值，在利用默认方式进行读取时，会导致数据串位。解决办法——读取时对read函数中的header参数进行设置（对于没有表头的数据集文件，header默认为0，即将第一行数据作为列索引）
data=pd.read_csv("path",header=None)
对于有索引数据，首先要明确concat是按行还是按列进行（concat中参数axis=1为横向拼接，axis=0为纵向拼接）
- 对于横向拼接（按纵向索引拼接，行对齐）解决办法——重置索引，利用reset_index(drop=True)
data=data.reset_index(drop=True)
- 对于纵向拼接（按横向索引拼接，列对齐）解决办法——忽略索引，重置
data.concat([s1,s2], axis=0, ignore_index=True)
