需要将rank_1文件与market_cap文件进行列对齐（rank_2），rank文件一共100列（100支股票），market_cap一共有200列（200支股票），python代码align

在Python中，你可以使用pandas库来实现数据对齐操作，因为它非常适合处理结构化数据。假设`rank_1`是一个Pandas DataFrame，而`market_cap`也是一个DataFrame，它们有部分共同的列名可以作为键进行合并。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设rank_1和market_cap已经读取为DataFrame
rank_1 = pd.read_csv('rank_1.csv')
market_cap = pd.read_csv('market_cap.csv')

# 检查两个DataFrame共享的列名
shared_columns = rank_1.columns.intersection(market_cap.columns)

# 对齐数据，只保留共享的列
rank_2 = rank_1[shared_columns]
merged_df = pd.merge(rank_2, market_cap[shared_columns], how='outer', on=shared_columns)

# 如果你想保留所有列并填充缺失值，可以使用`merge`函数的`how='left'`或`right`
# merged_df = pd.merge(rank_1, market_cap, how='left', on=shared_columns)

# 将结果保存到新的CSV文件
merged_df.to_csv('rank_2.csv', index=False)

在这个代码中，`intersection()`方法用于找出两个DataFrame共享的列名，然后我们选择这些列，并使用`merge`函数进行左右外连接，得到`rank_2`，即两表列对齐后的结果。