合并列上的Pandas数据帧，并按同一列对结果进行排序

在Pandas中，要合并列上的数据帧并按同一列对结果进行排序，可以使用merge()函数和sort_values()函数。

首先，使用merge()函数将两个数据帧按照某一列进行合并。该函数的语法如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

其中，df1和df2是要合并的两个数据帧，column_name是用于合并的列名。

接下来，可以使用sort_values()函数对合并后的数据帧按照指定列进行排序。该函数的语法如下：

sorted_df = merged_df.sort_values(by='column_name')

其中，merged_df是合并后的数据帧，column_name是用于排序的列名。

综合起来，以下是完善且全面的答案：

合并列上的Pandas数据帧，并按同一列对结果进行排序的步骤如下：

1. 使用merge()函数将两个数据帧按照某一列进行合并。例如，可以使用以下代码合并名为df1和df2的两个数据帧，并按column_name列进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

1. 使用sort_values()函数对合并后的数据帧按照指定列进行排序。例如，可以使用以下代码对合并后的数据帧merged_df按column_name列进行排序：

sorted_df = merged_df.sort_values(by='column_name')

这样，就可以得到按同一列排序的合并后的数据帧sorted_df。

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