两个没有索引的datafrme merge

### 回答1：
如果两个dataframe没有共同的列可以进行merge，可以使用pandas中的concat()函数进行合并。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df_concat)

输出结果为：

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

其中，`axis=1`表示按列进行合并，将df1和df2按照列的顺序进行连接。

### 回答2：
当两个dataframe没有索引时，可以使用merge函数来合并它们。merge函数可以根据列的值将两个dataframe进行匹配，然后合并它们。

首先，我们需要确认两个dataframe之间有共同的列。

例如，假设我们有两个dataframe df1和df2，它们都有一个列名为"ID"的列，我们想要根据这个列来合并它们。

使用merge函数时，我们需要指定参数on为"ID"，以告诉函数我们要根据"ID"列来匹配合并。此外，我们还需要指定参数how为合适的合并方式（如"inner"表示内连接，"outer"表示外连接，"left"表示左连接，"right"表示右连接）。

合并的代码示例如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on="ID", how="inner")

这样，两个dataframe就会根据"ID"列的值进行匹配和合并。合并后的结果将存储在merged_df中。

需要注意的是，如果两个dataframe的列名不同，我们可以使用参数left_on和right_on来指定左右两个dataframe的列名，以便匹配合并。

总之，如果两个dataframe没有索引，我们可以使用merge函数根据列的值进行合并，从而得到合并后的dataframe。

### 回答3：
要将两个没有索引的DataFrame进行合并，可以使用Pandas库中的merge()函数。merge()函数将根据相同的列名将两个DataFrame进行合并。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建两个没有索引的DataFrame，命名为df1和df2。然后，根据需要设置这两个DataFrame的列名和值。

接下来，我们使用merge()函数将df1和df2进行合并，并将合并后的结果保存在新的DataFrame中。merge()函数的参数包括要合并的两个DataFrame，以及用于合并的列名。

例如，假设df1和df2都有一个名为"id"的列。以下是合并两个DataFrame的示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 3], 'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 4], 'city':['New York', 'London', 'Paris']})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

在这个例子中，df1和df2分别包含'id'列和'name'列、'id'列和'city'列。通过merge()函数将两个DataFrame按照'id'列进行合并，得到的merged_df结果如下：

   id    name       city
0   1   Alice   New York
1   2     Bob     London

合并后的DataFrame将只保留那些在两个DataFrame中都有匹配的id值的行。在上述例子中，只有id为1和2的行被合并了起来，因为id为3和4的行只存在于一个DataFrame中。

这就是使用merge()函数合并两个没有索引的DataFrame的方法。