两个dataframe按行合并

在Pandas中，如果你想将两个DataFrame按照行进行合并，通常有两种方式：`concat` 和 `merge`。这里分别解释一下：

1. **使用`concat`**:
当你想要简单地把两列DataFrame拼接在一起，形成一个新的DataFrame，且不需要基于某个键进行连接，这时可以使用`pd.concat()`. 这通常是水平合并（stacking），不是传统的基于索引或列名的行合并。

   df1 = ...  # 第一个DataFrame
   df2 = ...  # 第二个DataFrame

   combined_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # ignore_index=True会使新索引从0开始

2. **使用`merge`**:
如果你想根据某列或多列的值进行行级合并，通常使用`merge`函数。例如，假设两个DataFrame都有一个共同的索引列`key`：

   df1 = ...  # 第一个DataFrame
   df2 = ...  # 第二个DataFrame (同样有相同的`key`列)

   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')  # 或者'left', 'right', 'outer'，取决于需要

这里`how='inner'`表示保留两个DataFrame中共享`key`值的行。