合并包含一些相同和不同列名的数据帧的字典？

import pandas as pd

# 创建数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 横向合并数据帧
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

import pandas as pd

# 创建数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 纵向合并数据帧
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

import pandas as pd

# 创建数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 列名不同的合并数据帧
result = pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='C', how='inner')
print(result)

   A  B  C   D
0  1  4  1  10
1  2  5  2  11
2  3  6  3  12