存储在同一变量中的多个DataFrames的联合

，可以通过不同的方式来实现，常见的方式有合并（merge）和连接（join）。

合并是将两个或多个DataFrames按照某种关联关系合并成一个新的DataFrame。合并可以基于列或索引进行，常见的合并方法有内连接、左连接、右连接和外连接。

• 内连接（inner join）：只保留两个DataFrames中共有的行，丢弃不匹配的行。可以使用pandas库的merge函数来实现，具体用法和示例代码可以参考腾讯云文档中的pandas.merge函数介绍。
• 左连接（left join）：保留左边DataFrame的所有行，右边DataFrame中不匹配的行用NaN填充。使用merge函数时，通过设置参数how='left'来实现左连接。
• 右连接（right join）：保留右边DataFrame的所有行，左边DataFrame中不匹配的行用NaN填充。使用merge函数时，通过设置参数how='right'来实现右连接。
• 外连接（outer join）：保留两个DataFrames中的所有行，并用NaN填充不匹配的行。使用merge函数时，通过设置参数how='outer'来实现外连接。

连接是将两个或多个DataFrames按照某种关联关系连接成一个新的DataFrame。连接可以基于列或索引进行，常见的连接方式有内连接、左连接、右连接和外连接。

• 内连接（inner join）：只保留两个DataFrames中共有的行，丢弃不匹配的行。可以使用pandas库的concat函数来实现，具体用法和示例代码可以参考腾讯云文档中的pandas.concat函数介绍。
• 左连接（left join）：保留左边DataFrame的所有行，右边DataFrame中不匹配的行用NaN填充。使用concat函数时，通过设置参数join='left'来实现左连接。
• 右连接（right join）：保留右边DataFrame的所有行，左边DataFrame中不匹配的行用NaN填充。使用concat函数时，通过设置参数join='right'来实现右连接。
• 外连接（outer join）：保留两个DataFrames中的所有行，并用NaN填充不匹配的行。使用concat函数时，通过设置参数join='outer'来实现外连接。

需要注意的是，在进行合并或连接之前，需要确保两个DataFrames中要合并或连接的列或索引具有相同的数据类型。可以使用pandas库的astype函数来修改列的数据类型，具体用法和示例代码可以参考腾讯云文档中的pandas.astype函数介绍。