如何把行数不同的两个数据框复制给另一个数据框

在Python的Pandas库中，如果你想将行数不同的两个数据框合并到一起，并保留它们各自的完整信息，可以使用`pd.concat()`函数。这里是一个基本步骤：

1. 首先，确保你知道你需要合并的数据框的列名是否一致。如果列名不匹配，可以在合并前通过`merge()`或`join()`函数进行连接。

2. 定义数据框，例如我们有两个DataFrame `df1` 和 `df2`：

import pandas as pd

# 示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['C0', 'C1'],
                    'B': ['D0', 'D1'],
                    'C': ['E0', 'E1']})

3. 使用`concat`函数沿着某个轴（默认是索引轴`axis=0`）连接这两个数据框，`ignore_index=True`可以生成新的连续索引：

merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

现在 `merged_df` 就包含了两个原始数据框的所有行，即使它们的长度不同。