Pandas合并列名相同的两份表格

当你有两个Pandas DataFrame，它们都有列名相同的字段并且你想将这两个DataFrame合并成一个，可以使用`concat()`、`join()`或者`merge()`函数。这里我们主要看`concat()`和`merge()`两个常用方法：

1. **使用`concat()`函数**：
如果你只是想简单地纵向堆叠（stacking）两份DataFrame，没有关联字段，可以使用`concat()`，设置`axis=0`表示沿行方向堆叠。例如：

   merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 默认忽略索引，防止重复

2. **使用`merge()`函数**：
如果两个DataFrame存在共同的列名，你可以基于这些列进行合并。这通常用于有联接条件的情况。例如，如果你想要基于共享的列创建一个笛卡尔积，可以这样做：

   merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['common_column_name'])  # 用共同的列名替换'common_column_name'

这会返回一个新DataFrame，其中每个组合都在`df1`和`df2`中有一个对应的行。如果没有共同的列，`merge`默认为内连接（inner join），只保留两个表中都有匹配的数据。

请注意，如果有列名冲突，合并前可能需要先重命名其中一个DataFrame的列，或者明确指定如何处理冲突（如使用`suffixes`参数）。