在多个列上合并两个数据帧，但如果两者都不是NaN，则仅在列上合并

，可以使用Pandas库来实现。

Pandas是一种用于数据操作和分析的Python库，可以方便地进行数据处理和数据分析任务。

要在多个列上合并两个数据帧，可以使用merge()函数来实现。merge()函数将两个数据帧按照指定的列进行合并，并且只在列上有相同值的行进行合并。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4],
                    'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用merge函数进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

print(merged_df)

运行上述代码会输出以下结果：

   A  B  C
0  2  b  x
1  3  c  y

在上述代码中，我们首先创建了两个示例的数据帧df1和df2。然后使用merge()函数将这两个数据帧按照列'A'进行合并。由于df1和df2中在列'A'上的值2和3是相同的，所以只有这两行会被合并到结果数据帧中。最后，我们将合并后的数据帧打印出来。

这个问题的关键点在于理解merge()函数的用法和参数。merge()函数的第一个参数是要合并的两个数据帧，第二个参数on指定了要按照哪一列进行合并。除了on参数，merge()函数还有其他一些可选参数，用于指定不同的合并方式和处理合并时的重复值等情况。具体的用法可以参考Pandas官方文档中的说明。

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