如何将两个列名称完全相同，行数不同的dataframe文件上下合并起来

你可以使用 Pandas 库中的 `concat` 函数来合并两个列名称完全相同、行数不同的 DataFrame 文件。具体步骤如下：

1. 首先，将两个 DataFrame 文件存入不同的变量中，假设第一个 DataFrame 存储在变量 `df1` 中，第二个 DataFrame 存储在变量 `df2` 中。

2. 然后，使用 `concat` 函数将两个 DataFrame 上下合并起来，代码如下：

   merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

`ignore_index=True` 表示合并后的 DataFrame 的索引将按顺序排列，而不是保留原来各自的索引。

3. 最后，可以将合并后的 DataFrame 存储到文件中，代码如下：

   merged_df.to_csv("merged_file.csv", index=False)

`index=False` 表示不将索引写入文件中。

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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]})

merged_df = pd.concat([df1.iloc[:, 1], df2.iloc[:, 1]], axis=1)

`concat` 函数的第一个参数是要合并的列的列表，`axis` 参数指定了合并的方向，如果 `axis=0`，则表示沿着行方向合并，如果 `axis=1`，则表示沿着列方向合并。在上述代码中，`iloc[:, 1]` 表示选取每个 `DataFrame` 的第二列，然后将这两列合并到一起。最终得到的 `merged_df` 是一个新的 `DataFrame`，它包含了两个 `DataFrame` 的第二列。

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