我有两个格式相同的pandas数据表，都是3行6列。a表1，2，3列有数据，4，5，6l列为nan。b表4，5，6列有数据，1，2，3列为nan。我现在想让第一个表的4，5，6列变为第二个表的4，5，6列，该怎么拼接到一起？

您可以使用 pandas 的 concat 函数来拼接两个数据表，代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据表
a = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': [4, 5, 6],
    'col3': [7, 8, 9],
    'col4': [None, None, None],
    'col5': [None, None, None],
    'col6': [None, None, None],
})

b = pd.DataFrame({
    'col1': [None, None, None],
    'col2': [None, None, None],
    'col3': [None, None, None],
    'col4': [10, 11, 12],
    'col5': [13, 14, 15],
    'col6': [16, 17, 18],
})

# 拼接两个数据表
c = pd.concat([a.iloc[:, :3], b.iloc[:, 3:]], axis=1)

print(c)

运行结果为：

   col1  col2  col3  col4  col5  col6
0     1     4     7    10    13    16
1     2     5     8    11    14    17
2     3     6     9    12    15    18

这里使用了 iloc 函数获取数据表的前三列和后三列，然后使用 concat 函数将它们拼接起来。其中 axis=1 表示沿着列的方向拼接。