采用纵向堆叠、外连接的方式合并数据，赋给final house变量，并查看数据信息

在Python中，你可以使用pandas库来进行数据操作，尤其是当你需要合并多个DataFrame并按照特定方式（如纵向堆叠或外连接）进行组合时。这里我们假设你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，你需要把它们按照某一列（比如'house_id'）进行合并。

如果你想要进行纵向堆叠（即row-wise stacking），通常你会用到pd.concat函数，其中`axis=0`表示按行堆叠：

# 假设 df1 和 df2 都有一个名为 'house_id' 的列
final_house = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 检查合并后的数据信息
print(final_house.info())

这将会把两个DataFrame的行逐个添加到一起，如果某个house_id在其中一个DataFrame中没有匹配项，那么结果中就会缺失值。

如果你想要进行外连接（outer join），并且基于'house_id'列，你可以这样做：

final_house = pd.merge(df1, df2, on='house_id', how='outer')

# 查看合并后的数据信息
print(final_house.info())

在这个例子中，外连接保留了所有来自两个DataFrame的数据，即使在'house_id'上没有匹配项，也会在结果中显示NaN值。