合并列名相同、行数不同的多个DataFrames

可以使用Pandas库来实现。Pandas是一个开源的数据分析库，提供了高效且灵活的数据结构和数据分析工具。

在Pandas中，可以使用concat函数来合并多个DataFrames。该函数可以按行或列将多个DataFrames进行连接。当列名相同时，可以通过指定axis参数为1来按列进行合并。

以下是一个完善且全面的答案：

合并列名相同、行数不同的多个DataFrames可以使用Pandas库中的concat函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：在代码中导入Pandas库，以便使用相关功能。

import pandas as pd

1. 创建多个DataFrames：根据需要创建多个DataFrames，确保它们具有相同的列名。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

1. 使用concat函数合并DataFrames：使用concat函数将多个DataFrames按列合并。

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

在上述代码中，axis参数被设置为1，表示按列进行合并。如果要按行进行合并，可以将axis参数设置为0或省略。

1. 查看合并后的结果：可以使用print函数查看合并后的DataFrame。

print(merged_df)

合并后的DataFrame将会包含所有合并的DataFrames的数据，其中行数等于最长的DataFrame的行数，而其他DataFrame中缺少的值将以NaN填充。

根据上述步骤，您可以合并列名相同、行数不同的多个DataFrames。这种合并在数据分析和数据处理中非常常见，可以将不同部分的数据整合到一个表格中进行进一步的处理和分析。

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