是指将多个数据帧（DataFrame）按照一定的规则合并成一个数据帧。在pandas库中，可以使用concat()函数或者merge()函数来实现数据帧的合并。

1. concat()函数：
   • 概念：concat()函数用于按照指定的轴将多个数据帧进行连接。
   • 分类：concat()函数有两种连接方式，分别是纵向连接和横向连接。
   • 优势：通过concat()函数可以方便地将多个数据帧进行合并，灵活性高。
   • 应用场景：常用于将多个数据源的数据进行整合，或者将数据进行拆分后进行合并。
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示例代码：

import pandas as pd

创建两个数据帧

df1 = pd.DataFrame({'A': 1, 2, 3, 'B': 4, 5, 6})

df2 = pd.DataFrame({'A': 7, 8, 9, 'B': 10, 11, 12})

纵向连接

result1 = pd.concat(df1, df2, axis=0)

横向连接

result2 = pd.concat(df1, df2, axis=1)

1. merge()函数：
   • 概念：merge()函数用于根据指定的列将多个数据帧进行合并。
   • 分类：merge()函数有多种合并方式，包括内连接、左连接、右连接和外连接。
   • 优势：通过merge()函数可以根据指定的列将多个数据帧进行合并，灵活性高。
   • 应用场景：常用于根据某一列的共同特征将多个数据帧进行关联分析。
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示例代码：

import pandas as pd

创建两个数据帧

df1 = pd.DataFrame({'key': 'A', 'B', 'C', 'value': 1, 2, 3})

df2 = pd.DataFrame({'key': 'B', 'C', 'D', 'value': 4, 5, 6})

内连接

result1 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

左连接

result2 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

以上是关于合并pandas数据帧列表的完善且全面的答案。