在同一个DataFrame中合并Pandas列可以使用concat()函数或merge()函数。

1. 使用concat()函数合并列：
   • 概念：concat()函数用于将多个DataFrame对象按照指定的轴进行连接。
   • 分类：concat()函数属于Pandas库中的数据合并操作。
   • 优势：可以方便地将多个列合并到同一个DataFrame中。
   • 应用场景：当需要将多个列合并到同一个DataFrame中时，可以使用concat()函数。
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示例代码：

import pandas as pd

创建两个DataFrame对象

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

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

使用concat()函数合并列

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

print(result)

输出结果：

  A  B  C   D

0 1 4 7 10

1 2 5 8 11

2 3 6 9 12

1. 使用merge()函数合并列：
   • 概念：merge()函数用于根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并。
   • 分类：merge()函数属于Pandas库中的数据合并操作。
   • 优势：可以根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并。
   • 应用场景：当需要根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并时，可以使用merge()函数。
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示例代码：

import pandas as pd

创建两个DataFrame对象

df1 = pd.DataFrame({'A': 1, 2, 3, 'key': 'a', 'b', 'c'})

df2 = pd.DataFrame({'B': 4, 5, 6, 'key': 'a', 'b', 'd'})

使用merge()函数合并列

result = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(result)

输出结果：

  A key  B

0 1 a 4

1 2 b 5

以上是在同一个DataFrame中合并Pandas列的方法，可以根据具体需求选择使用concat()函数或merge()函数。