用Pandas 的 concat() 方法合并两个dataframe时，为什么列名消失了？

在使用 Pandas 的 `concat()` 方法合并两个 DataFrame 时，如果这两个 DataFrame 的列名不一样，那么合并后的 DataFrame 的列名会以原始的列名为基础进行合并，如果没有共同的列名，则会出现列名消失的情况。

例如，合并两个列名不一样的 DataFrame 时，可以指定 `ignore_index` 参数为 True，同时设置 `keys` 参数来指定合并后的列名，示例如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 指定keys参数来指定合并后的列名
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, keys=['X', 'Y'])
print(result)

输出结果为：

   X  Y
0  1  7
1  2  8
2  3  9
3  4  10
4  5  11
5  6  12

从输出结果可以看出，合并后的 DataFrame 的列名以原始的列名为基础进行合并，如果没有共同的列名，则出现了列名消失的情况。可以通过指定 `keys` 参数来指定合并后的列名。在上面的示例中，我们指定了 `keys=['X', 'Y']`，合并后的 DataFrame 列名就变成了 X 和 Y。