将两个列名不同的dataframe按行合并，并统一列名

可以使用 pandas 库中的 concat() 函数来将两个列名不同的 DataFrame 按行合并，并统一列名。具体操作如下：

假设有两个 DataFrame，分别为 df1 和 df2，它们的列名不同。我们可以使用 concat() 函数将它们按行合并，并统一列名。

import pandas as pd

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

# 将两个 DataFrame 按行合并，并统一列名为 ['A', 'B', 'C', 'D']
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

print(merged_df)

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=0` 表示按行合并，`ignore_index=True` 表示忽略原来的行索引。如果不加 `ignore_index=True`，则合并后的 DataFrame 的行索引为原来两个 DataFrame 的行索引的组合。如果需要统一列名，只需要在合并时指定一个新的列名列表即可。