使用pandas合并两行数据

在Python的数据分析库Pandas中，合并数据通常使用`merge()`、`concat()`或`append()`函数，具体取决于你需要的是水平合并（列对齐）、垂直合并（行对齐），还是追加数据。

1. `merge()`: 主要是用于基于列（如键或索引）进行连接两个DataFrame。例如：

   df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
   df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E'], 'value2': [4, 5, 6]})
   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')  # 按照'key'列合并

2. `concat()`: 可以水平地将两个DataFrame沿着指定的轴方向连接起来，适合于增加行数。例如：

   result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 如果索引不匹配，忽略索引并自动分配新的

3. `append()`: 直接追加到现有DataFrame的底部，也是增加行的方式：

   df1.append(df2)  # 追加df2到df1的底部，假设它们有相同的列名