合并DataFrame

合并DataFrame是一种常见的数据处理操作，在Python的pandas库中，可以使用`merge`, `join`, 或者 `concat` 函数来实现。这里简单说明一下：

1. `merge`: 主要是基于两个或更多DataFrame中的共同列（键）进行连接，有几种类型的合并，如inner、outer、left和right，它们分别返回不同类型的结果，比如只保留两表交集的内连接（inner join），或包含所有组合的外连接（outer join）。

pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='type_of_join')

2. `join`: 类似于`merge`，也是基于共享的索引或列，但更强调按照索引级别进行连接。例如，`df1.join(df2)` 默认会尝试使用左侧DataFrame的索引进行连接。

3. `concat`: 当你需要水平地（column-wise）或垂直地（row-wise）堆叠DataFrame时，可以使用此函数。`pd.concat([df1, df2], axis=0)` 将沿着轴0（默认值）将DataFrame拼接在一起，而`axis=1` 则用于列级连接。

记得在合并前检查数据是否匹配，以及如何设置合并的关键字参数，以得到预期的结果。如果需要进一步的帮助，可以提供具体的例子或合并条件。