python 现有df1，df2两个dataframe，现在需要将df2中所有与df1中相同的列(除waive列)中df2的内容被包含在df1中的进行拼接，将拼接后waive列中为1的保留，waive列为2的删除

在Python的pandas库中，你可以使用`merge()`或`concat()`函数来完成这个任务。假设df1和df2的结构相似，且它们都有名为'waive'的列，我们可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要确定哪些列在df1和df2中都是存在的，除了'waive'列。这可以使用`setdiff()`函数来找出两者的交集，然后排除'waive'列：

shared_columns = set(df1.columns) - {'waive'} & set(df2.columns)

2. 使用`merge()`函数，如果你想要保留相同的行，可以选择`how='left'`，并将共享列作为合并键：

merged_df = pd.merge(df1, df2[shared_columns], on=shared_columns, how='left')

如果df1中的每一行都应该与df2中的至少一行匹配，那么可以去掉`how='left'`。

3. 对于'waive'列，处理规则取决于具体需求：
- 如果waive列值为1的保留，2的删除，可以创建一个条件布尔系列，选择waive列值为1的行，并丢弃waive列值为2的数据：

     merged_df = merged_df[(merged_df['waive'] == 1) | (merged_df['waive'].isna())]

这里我们假设NaN表示waive列不存在。

4. 删除重复行（如果有的话），可以用`drop_duplicates()`：

merged_df.drop_duplicates(inplace=True)