Python:如何根据不同的列数合并到数据框中？

在Python中，可以使用pandas库来合并具有不同列数的数据框。下面是一种常见的方法：

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建要合并的数据框。假设有两个数据框df1和df2，它们具有不同的列数：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})

接下来，使用concat()函数将两个数据框按列合并：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

这将根据列的顺序将两个数据框合并到一个新的数据框merged_df中。如果某个数据框中没有对应的列，则会在合并后的数据框中创建缺失值。

这种方法适用于任意数量的数据框合并，只需将它们作为concat()函数的参数传递即可。

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