用pandas将两个表上下合并，并按照房屋坐落排序

可以使用 pandas 中的 `concat` 函数将两个表上下合并，然后使用 `sort_values` 函数按照房屋坐落进行排序。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取两个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将两个表格上下合并
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 按照房屋坐落进行排序
df = df.sort_values(by='房屋坐落')

# 输出排序后的结果
print(df)

其中，`table1.csv` 和 `table2.csv` 是需要合并的两个表格，`房屋坐落` 是需要按照其进行排序的列名。你可以根据自己的实际情况修改代码。

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用pandas将两个表上下合并，并且按照房屋坐落分组

可以使用 pandas 中的 `concat` 函数将两个表上下合并，然后使用 `groupby` 函数按照房屋坐落进行分组。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取两个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将两个表格上下合并
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 按照房屋坐落进行分组
grouped = df.groupby('房屋坐落')

# 遍历每个分组，输出分组名和分组后的数据
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

其中，`table1.csv` 和 `table2.csv` 是需要合并的两个表格，`房屋坐落` 是需要按照其进行分组的列名。你可以根据自己的实际情况修改代码。

用pandas将两个表上下合并，并且按照房屋坐落分组输出到dataframe

可以使用 pandas 中的 `concat` 函数将两个表上下合并，然后使用 `groupby` 函数按照房屋坐落进行分组，并将结果保存到新的 DataFrame 中。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取两个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将两个表格上下合并
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 按照房屋坐落进行分组
grouped = df.groupby('房屋坐落')

# 创建一个新的 DataFrame，用于存放分组后的结果
result = pd.DataFrame()

# 遍历每个分组，将分组名和分组后的数据添加到新的 DataFrame 中
for name, group in grouped:
    group['分组名'] = name
    result = result.append(group)

# 将新的 DataFrame 输出到文件中
result.to_csv('result.csv', index=False)

其中，`table1.csv` 和 `table2.csv` 是需要合并的两个表格，`房屋坐落` 是需要按照其进行分组的列名。代码中创建了一个新的 DataFrame `result`，用于存放分组后的结果，并将每个分组的名称添加到每个分组的数据中。最后将新的 DataFrame 输出到文件中。你可以根据自己的实际情况修改代码。