python pandas 将多个不同列名的df向下合并

你可以使用 `concat` 函数将多个不同列名的 DataFrame 沿着行的方向合并。例如，假设你有三个 DataFrame 分别为 `df1`、`df2` 和 `df3`，并且它们的列名不同，你可以使用以下代码将它们合并为一个 DataFrame：

import pandas as pd

# 创建三个不同列名的 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})
df3 = pd.DataFrame({'E': [9, 10], 'F': [11, 12]})

# 使用 concat 函数将它们合并为一个 DataFrame
df_merged = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

# 输出合并后的 DataFrame
print(df_merged)

输出结果为：

   A  B  C  D   E   F
0  1  3  5  7   9  11
1  2  4  6  8  10  12

这里的 `axis=1` 表示沿着列的方向进行合并，也就是将三个 DataFrame 横向拼接在一起。如果你想要按照行的方向进行合并，可以将 `axis` 参数设置为 `0`。