concat合并列不按行索引-index对齐

在数据分析和处理过程中，有时候我们可能会遇到需要将两个数据框（DataFrame）沿着某些列进行合并的情况，例如`concat()`函数在Pandas库中就是用于这个目的。当使用`concat`合并列（columns）时，并不是简单地按照行索引（index）自动对齐，而是基于共享的列名或者指定的键（key）来操作。

默认情况下，如果两个数据框的列名相同，`concat`会尝试沿这些列进行合并，保持列的顺序一致。但是如果你的数据框列名不完全匹配或者希望按照特定规则合并，可以提供额外参数如`join`, `axis`, 和 `keys` 来指定如何合并。例如：

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

# 默认按列名合并
merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 如果'A'列名相同，结果将是[A 1 5 B 3 7 C 4 8]

# 指定`keys`参数可以基于一列或多列进行合并
merged_df = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2']) # 根据新列'df1', 'df2'作为键

# 或者指定`axis=1`表示按照行合并
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 沿着列方向，列名不会自动对齐

请注意，在进行列合并时，如果不明确指定参数，可能会导致数据类型或值的错误匹配，因此在实际操作时要确保数据的一致性和预期的行为。