在Apache Arrow中，table.concat函数用于将多个表（Table）合并为一个。然而，如果要合并的表中包含字典（Dictionary）类型的列，当前的版本（截至2022年10月）不支持直接合并字典列。但是，可以使用以下代码示例来解决这个问题：

import pyarrow as pa
import pandas as pd

# 创建示例表1
data1 = {'id': [1, 2, 3, 4],
         'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
table1 = pa.Table.from_pandas(df1)

# 创建示例表2
data2 = {'id': [5, 6, 7, 8],
         'name': ['Eve', 'Frank', 'Grace', 'Henry']}
df2 = pd.DataFrame(data2)
table2 = pa.Table.from_pandas(df2)

# 创建示例字典
dictionary = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank', 'Grace', 'Henry']}
dictionary_array = pa.DictionaryArray.from_arrays(pa.array(dictionary['name']), pa.array(range(len(dictionary['name']))))

# 将字典列添加到表1和表2
table1 = table1.append_column('name', dictionary_array)
table2 = table2.append_column('name', dictionary_array)

# 合并表1和表2
tables = [table1, table2]
merged_table = pa.concat_tables(tables)

# 打印合并后的表
print(merged_table)

上述代码首先创建了两个示例表table1和table2，然后创建了一个示例字典dictionary。接下来，将字典列添加到每个表中，使用append_column函数将字典列添加到表的指定位置。最后，使用pa.concat_tables函数将两个表合并为一个merged_table。

请注意，这里假设字典列的值在所有要合并的表中是相同的。如果字典列的值不同，则需要根据实际情况进行相应的处理。