你如何将两个数据框df和df1合并到同一个DataFrame df中？

在Python的pandas库中，可以使用多种方法将两个数据框(df和df1)合并到同一个DataFrame中。这里列举几种常见的方式：

1. **基于列名连接（inner join）**:

   df = pd.merge(df, df1, on='common_column', how='inner')

这里假设`common_column`是两个数据框共有的列名。

2. **左连接（left join）**:

   df = pd.merge(df, df1, on='common_column', how='left')

保留了左侧数据框的所有记录，右侧匹配到的数据会填充过来。

3. **右连接（right join）**:

   df = pd.merge(df, df1, on='common_column', how='right')

类似于左连接，但保留的是右侧数据框的所有记录。

4. **外连接（outer join）**:

   df = pd.merge(df, df1, on='common_column', how='outer')

结果包含了两个数据框所有非重复的记录。

5. **如果列名或索引完全一样，可以直接使用concat()函数**:

   df = pd.concat([df, df1], ignore_index=True)

如果不想保留原有索引，设置了`ignore_index=True`。

根据实际需求选择合适的连接方式。如果你有特定的情况或需要详细说明其他类型的合并，可以提供更多信息。