Pandas 两表union

### 回答1：
Pandas 中可以使用 `concat()` 函数将两个表进行 union 操作。具体操作如下：

假设有两个 DataFrame，分别是 `df1` 和 `df2`，它们的列名和数据类型都一样。现在需要将它们进行 union 操作，可以使用如下代码：

result = pd.concat([df1, df2])

该函数会将 `df1` 和 `df2` 按行方向进行拼接，得到一个新的 DataFrame `result`。如果需要在拼接后的结果中去除重复行，可以使用 `drop_duplicates()` 函数，具体代码如下：

result = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates()

该函数会将拼接后的结果中的重复行去除掉，得到一个没有重复行的新 DataFrame `result`。

### 回答2：
在Pandas中，可以使用`concat()`函数将两个表进行合并，实现表的union操作。

`concat()`函数是Pandas提供的函数之一，它可以按照行或列将两个或多个表（或称为数据框）进行合并。具体来说，在进行表的union操作时，我们可以将两个表按照行的维度合并，即将两个表的行进行连接，得到一个新的表。

要实现表的union操作，我们需要传入`concat()`函数两个或多个表作为参数，指定`axis=0`，表示按行进行合并。具体的语法为：`result = pd.concat([df1, df2], axis=0)`，其中`df1`和`df2`是待合并的两个表，`result`是合并后的新表。

在合并完成后，`result`表将包含`df1`和`df2`的所有行，保留了原始表的索引。如果两个表的列名相同，合并后的新表将保留这些列名；如果列名不同，则在新表中将会出现NaN值。

需要注意的是，在进行表的union操作时，要确保两个表具有相同的列数和相同的列名，这样才能成功进行合并。如果两个表的列数和列名不一致，可以使用`reset_index()`函数对其中一个表进行处理，以使得两个表可以进行合并。

综上所述，Pandas可以通过使用`concat()`函数按行合并两个表，实现表的union操作。

### 回答3：
Pandas 提供了多种方法来实现两个表的合并操作，其中最常用的是使用 `pd.concat()` 函数。这个函数可以将两个表按指定轴（通常是行或列）进行合并，生成一个新的表。

使用 `pd.concat()` 函数进行两个表的 union 操作非常简单。首先，我们需要将两个表作为参数传递给这个函数。然后，设置 `axis` 参数来指定合并的轴，如果想要按行合并，则将 `axis=0`，如果想要按列合并，则将 `axis=1`。此外，还可以通过 `ignore_index` 参数来指定是否忽略原始表的索引，生成新的索引。

例如，我们有两个表 `df1` 和 `df2`，要将它们按行合并，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                    'B': ['d', 'e', 'f']})

df_union = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

print(df_union)

运行以上代码，输出的结果将是一个合并后的新表，如下所示：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e
5  6  f

以上就是使用 Pandas 进行两个表的 union 操作的简单示例。