如何使用Pandas将两个DataFrame根据列名合并，当列名相同时，对应数值应相加以生成新的一列？

在Pandas中，你可以使用`concat()`、`join()`或`merge()`函数来合并两个DataFrame，如果列名相同且需要进行数值相加，最常用的是`merge()`或`add()`方法。

1. `concat()`: 如果你需要简单地水平拼接数据，并保持列名一致，可以使用`pd.concat()`，传入`axis=1`参数表示按列合并：

df_result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

然后你可以用`fillna(0)`填充NaN值，再用`df_result.iloc[:, i] += df_result.iloc[:, j]`这样的行级操作对对应位置的数值求和，其中i和j分别是列名的索引。

2. `merge()`: 更推荐`merge()`，因为它允许更复杂的合并条件，例如基于特定列的匹配。假设两个DataFrame有一个共同的键列（key），你可以这样做：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='outer')

然后选择需要相加的列并求和：

merged_df['new_column'] = merged_df[['column_to_add_1', 'column_to_add_2']].sum(axis=1)

3. `add()` 或 `add_prefix()` + `sum(axis=1)`: 直接在一个已经包含所有数据的DataFrame上使用`add()`函数，或先给列添加前缀避免命名冲突，然后沿列方向求和：

df_result = (df1.add(df2, fill_value=0)
             .add_prefix('_').rename(columns=lambda x: x[1:])
             .groupby(level=0).sum())

这将创建一个新的DataFrame，其中每个公共列都有两个版本（来自df1和df2），它们被相加。