如何合并两个行数不一致的<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

当你有两个 Pandas DataFrame 而它们的行数不一致时，你可以使用 `concat` 或 `merge` 函数来合并数据。这里有一些基本的策略：

1. **使用 `concat`**：
如果你想简单地将这两列 DataFrame 沿着某一轴（默认是水平方向，即索引），堆叠在一起，可以这样做：

   combined_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

`ignore_index=True` 会创建一个新的、连续的索引，避免了因行数不同带来的潜在冲突。

2. **使用 `merge`**：
如果你需要基于某些共同的列（比如共享的键）进行合并，那么应该使用 `merge`。如果数据完全不匹配，则可以考虑 `outer join`：

   merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='common_column')

`how='outer'` 会保留两个 DataFrame 中所有非重复的行，缺失值会被填充为NaN。

3. **处理缺失值**：
合并后可能会有缺失值，根据需求可以选择填充、删除或替换这些值。例如，用特定值填充：

   combined_df.fillna(value=0, inplace=True)

4. **检查合并结果**：
确保合并后的 DataFrame 是否满足预期，可以用 `.equals()` 检查两部分是否完全相同：

   assert combined_df.equals(expected_output), "DataFrame合并后不符合预期"