需要将rank_1文件与market_cap文件进行列对齐（rank_2），rank文件一共100列（100支股票），market_cap一共有200列（200支股票），python代码

在Python中，你可以使用pandas库来进行这样的数据处理。假设你的文件是CSV格式，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取两个文件
rank_1 = pd.read_csv('rank_1.csv')
market_cap = pd.read_csv('market_cap.csv')

# 检查两个文件是否有相同的索引列，如果没有，可以考虑设置为共享的列名
if 'rank' not in rank_1.columns or 'rank' not in market_cap.columns:
    # 如果是基于股票代码，那么可能需要合并两个文件的基础列
    common_columns = set(rank_1.columns) & set(market_cap.columns)
    rank_1 = rank_1.set_index(common_columns[0])  # 或者其他共有的列
    market_cap = market_cap.set_index(common_columns[0])

# 对齐列并合并数据
aligned_data = rank_1.join(market_cap, how='outer')  # 使用outer保持所有数据，如果某列在其中一个表不存在，则填充NaN

# 写入新的文件，这里假设结果保存为rank_2.csv
aligned_data.to_csv('rank_2.csv', index=False)