两个pandas取并集，两个相同列，不同行值，合并后按照第一列（不知道列名）顺序从小到大排列，完整代码

在Pandas中，你可以使用`concat()`函数来合并两个DataFrame，然后使用`sort_values()`函数按指定列排序。假设你的数据框分别为df1和df2，且它们的第一列都是数值型，并且你想基于这列进行升序排序，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df1和df2有相同的列名，但行值不同
df1 = pd.DataFrame({'Column1': [1, 3, 5], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})  # 示例数据
df2 = pd.DataFrame({'Column1': [2, 4, 6], 'Column2': ['D', 'E', 'F']})

# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 按照第一列'Column1'进行升序排序
sorted_df = merged_df.sort_values('Column1')

print(sorted_df)

这里的`'Column1'`应该替换为你实际的数据框中的列名。如果你不确定列名，可以先查看DataFrame的列名：

print(df1.columns)  # 或者 df2.columns