pandas语言import pandas as pd de_left=pd.DataFrame({'品牌':['鸿星尔克','安踏','361度'],'7月销售量':['1000','324','256']}) de_mid=pd.DataFrame({'品牌':['李宁','安踏','特步'],'8月销售量':['500','450','368']}) de_right=pd.DataFrame({'品牌':['安踏','皮克','回力'],'9月销售量':['245','180','123']}) print(de_left) print('------------') print(de_mid) print('------------') print(de_right) cont=pd.concat([de_left,de_mid,de_right],join="outer") cont result=pd.concat([de_left,de_mid,de_right],axis=1,join="inner") result

这段代码使用了Python中的pandas库，创建了三个数据框(de_left, de_mid, de_right)，分别表示7月、8月、9月三个月份的销售数据。使用concat()函数将三个数据框合并成一个数据框cont，并使用print()函数输出。使用concat()函数将三个数据框在列方向(axis=1)上合并，并使用join="inner"参数表示只保留三个数据框中都有的行，得到的结果保存在result中。最后使用print()函数输出结果。

需要注意的是，这段代码中的销售量是以字符串的形式存储的，需要将其转换为整数或浮点数才能进行数值计算。可以使用astype()函数将其转换为所需的数据类型。例如：

de_left['7月销售量'] = de_left['7月销售量'].astype(int)
de_mid['8月销售量'] = de_mid['8月销售量'].astype(int)
de_right['9月销售量'] = de_right['9月销售量'].astype(int)

这样就可以将销售量转换为整数。