不同的pd.DataFrame按照列拼接

我们可以使用`pd.concat()`函数来按照列拼接两个或多个`pd.DataFrame`。

例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                   index=[8, 9, 10, 11])

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
print(result)

输出结果：

      A    B    C    D    A    B    C    D    A    B    C    D
0    A0   B0   C0   D0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1    A1   B1   C1   D1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2    A2   B2   C2   D2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3    A3   B3   C3   D3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4   NaN  NaN  NaN  NaN   A4   B4   C4   D4  NaN  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  NaN  NaN   A5   B5   C5   D5  NaN  NaN  NaN  NaN
6   NaN  NaN  NaN  NaN   A6   B6   C6   D6  NaN  NaN  NaN  NaN
7   NaN  NaN  NaN  NaN   A7   B7   C