pandas将两个dataframe横向拼接，通过两列关系

Pandas中的DataFrame可以使用`concat()`函数或`join()`函数进行横向（row-wise）拼接，通常是基于共享的列（index or keys）。如果你有两组DataFrame，它们想要通过某两列进行关联并拼接，可以按照以下步骤操作：

1. **基于索引列拼接**：如果你的DataFrame都有相同的行标签（index），你可以直接使用`pd.concat()`函数，设置`axis=1`（表示沿列方向拼接），并将这两列作为`keys`参数，比如：

   df1 = ...  # 第一个DataFrame
   df2 = ...  # 第二个DataFrame，同样有相同的行标签

   merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['DF1', 'DF2'], join='inner')  # 或者其他JOIN选项，如'outer'

2. **基于列名拼接**：如果想通过列名进行拼接，先确认这两列在每个DataFrame中都存在，并且名称一致。然后使用`merge()`或`join()`：

   merge_on = 'common_column_name'  # 共享的列名
   merged_df = df1.merge(df2, left_on=merge_on, right_on=merge_on, how='outer')

在上述例子中，`how`参数可以选择 `'left'`, `'right'`, `'outer'` 或 `'inner'` 来控制结果合并的方式。