dataframe案列合并

针对DataFrame的合并，Pandas提供了多个函数，包括concat、merge、append等。下面是一个简单的案例，演示如何使用merge函数合并两个DataFrame：

假设有两个DataFrame，分别为df1和df2，它们的内容如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

其中，df1和df2都有一个名为'key'的列，我们可以通过这个列将它们合并起来。具体的合并方式可以通过merge函数来实现，代码如下：

df_merge = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(df_merge)

在上面的代码中，我们使用了merge函数将df1和df2按照'key'列进行了合并，并将结果保存在了df_merge中。其中，参数how='outer'表示使用外连接的方式进行合并，即保留所有行。

最终的输出结果如下：

  key  value_x  value_y
0   A      1.0      NaN
1   B      2.0      5.0
2   C      3.0      NaN
3   D      4.0      6.0
4   E      NaN      7.0
5   F      NaN      8.0

在合并后的结果中，我们可以看到，'key'列中包含了所有的键值，而'value_x'和'value_y'列则分别对应了df1和df2中的'value'列。