合并两个列名相同的dataframe

合并两个列名相同的DataFrame，在Python的pandas库中，通常会遇到“重命名”或“处理冲突”的问题。你可以通过以下几种方法来处理这种情况：

使用concat()函数：如果数据框结构相同，可以直接使用pd.concat([df1, df2], axis=0)或axis=1按行或列堆叠，之后再用rename(columns={old_name: new_name})给新列名。

new_df = pd.concat([df1, df2])
new_df = new_df.rename(columns={'旧列名': '新列名'})
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merge()函数：如果需要基于某些键合并，可以使用merge()，然后指定on=None表示使用所有列，how='outer'保留所有数据，如果列名重复就自动加上前缀。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=None, how='outer', suffixes=('_x', '_y'))
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append()函数：如果只想简单地将两列追加到一起，而不是作为独立的数据框合并，可以使用append()。

combined_columns = df1.set_index('列名').add(df2.set_index('列名'), fill_value=0)
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**DataFrame.add()或DataFrame.update()**：这两个方法可以用于更新或添加相同的列，但是不会创建新的列名。

# df1['列名'] += df2['列名']
# 或
# df1['列名'].update(df2['列名'])
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使用merge()函数时，如何设置键列？
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如何避免在合并过程中丢失数据？