2个df拼接有相同列名

当两个Pandas DataFrame对象需要拼接在一起，并且它们含有相同的列名时，通常会遇到“列重叠”（Column Overlap）的问题。在这种情况下，有两种常见的操作方式：

1. **保留所有列**（默认行为）：Pandas的`concat()`函数或`pd.DataFrame.append()`默认会将所有列都合并到结果DataFrame中，对于重复列名，可能会自动添加下标前缀如`column_0`, `column_1`等区分。

   df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
   df2 = pd.DataFrame({'B': [5, 6], 'C': [7, 8]})
   result = pd.concat([df1, df2])  # 或 df1.append(df2)

结果：

   A  B_0  B_1  C
   1   3   5   7
   2   4   6   8

2. **指定如何处理重复列**：可以设置`join`参数，比如`how='outer'`会让每个数据框的每一行与另一数据框的所有列连接，保持原样；或者`how='inner'`只保留两数据框都有对应值的列。

   result = pd.concat([df1, df2], join='inner')  # 只保留共同的列

结果：

   A  B
   1  3
   2  4