axis=1的时候，concat做行对齐，然后将不同列名称的两张或多张表合并。当两个表索引不完全一样时，内连接和外连接的区别。

当进行concat(axis=1)时，会以行对齐的方式将不同列名称的两张或多张表合并。如果两个表索引不完全一样，那么内连接和外连接的区别如下：

- 内连接：只保留两个表索引完全匹配的行，其他行将被删除。
- 外连接：保留两个表所有的行，如果某一行在另一张表中没有匹配的行，则用NaN填充。

例如，有如下两张表：

df1:
   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6

df2:
   B  C
0  2  7
1  4  8
2  6  9
3  8  10

进行concat(axis=1)时，内连接和外连接的结果如下：

- 内连接：

   A  B  C
0  1  2  7
1  3  4  8
2  5  6  9

只保留了两个表索引完全匹配的行，其他行将被删除。

- 外连接：

     A    B    C
0  1.0  2.0  7.0
1  3.0  4.0  8.0
2  5.0  6.0  9.0
3  NaN  8.0  10.0

保留了两个表所有的行，并用NaN填充了某一行在另一张表中没有匹配的行。

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使用pandas库可以很方便地合并多个Excel文件中的多张表，即使每张表的列数不一样。

首先，我们要导入pandas库和os库来处理文件路径。使用pandas的read_excel()方法读取每个Excel文件中的每张表，将每张表读取为一个DataFrame对象。

接下来，我们可以创建一个空的DataFrame对象用于存储合并后的结果。然后，使用pandas的concat()函数将每个表的数据按行进行合并，行数不一样的表会自动补充NaN值。通过设置axis参数为0，我们可以将数据按行合并。

最后，我们可以使用pandas的to_excel()方法将合并后的结果保存到新的Excel文件中。

下面是代码示例：

import pandas as pd
import os

# 定义要合并的Excel文件路径
file_dir = '路径/多个Excel文件所在的文件夹'

# 获取文件夹中的所有Excel文件
file_list = [os.path.join(file_dir, file) for file in os.listdir(file_dir) if file.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空的DataFrame对象用于存储结果
result = pd.DataFrame()

# 读取每个Excel文件中的每张表，并将其合并到result中
for file in file_list:
    sheets = pd.read_excel(file, sheet_name=None)
    for sheet_name, sheet_data in sheets.items():
        result = pd.concat([result, sheet_data], ignore_index=True, axis=0)

# 将合并后的结果保存到新的Excel文件中
result.to_excel('合并结果.xlsx', index=False)

这样，我们就可以将多个Excel文件中的多张表按行合并，并保存到新的Excel文件中。无论每张表的列数是否一样，合并的代码都可以正常执行。

合并两个行索引列索引都不一样的dataframe

可以使用 pandas 的 concat 函数来合并两个行索引和列索引都不一样的 DataFrame。下面是具体的步骤：

1. 确定合并方式：横向合并或纵向合并。横向合并是将两个 DataFrame 按列合并，纵向合并是将两个 DataFrame 按行合并。这里以横向合并为例。

2. 选取需要合并的列。由于两个 DataFrame 的列索引不一样，所以需要先选取需要合并的列，然后再使用 concat 函数。

3. 使用 concat 函数进行合并。具体使用方法为：将需要合并的列放在一个列表中，然后将列表作为参数传入 concat 函数中。同时需要指定 axis=1，表示按列合并。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 合并两个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1['A'], df2['C'], df2['D']], axis=1)

print(merged_df)

输出结果为：

   A  C   D
0  1  7  10
1  2  8  11
2  3  9  12

其中，merged_df 是合并后的 DataFrame，包含了 df1 的 A 列和 df2 的 C、D 列。