pandas:如何在一列上合并具有相同列名的多个数据帧？

在pandas中，可以使用concat()函数来合并具有相同列名的多个数据帧。concat()函数可以按照指定的轴（默认为0，即按行合并）将多个数据帧连接在一起。

以下是在一列上合并具有相同列名的多个数据帧的步骤：

1. 首先，将要合并的数据帧存储在一个列表中，例如df_list。
2. 使用concat()函数将列表中的数据帧合并在一起，指定axis=1参数以按列合并。
3. 使用concat()函数将列表中的数据帧合并在一起，指定axis=1参数以按列合并。
4. 这将返回一个合并后的数据帧merged_df，其中每个数据帧的列将按顺序排列在一起。

合并后的数据帧将具有相同的列名，并且每个数据帧的数据将按列排列在一起。

以下是一个示例，演示如何在一列上合并具有相同列名的两个数据帧：

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]})

# 将数据帧存储在列表中
df_list = [df1, df2]

# 合并数据帧
merged_df = pd.concat(df_list, axis=1)

print(merged_df)

输出结果为：

   A   B  A   B
0  1   4  7  10
1  2   5  8  11
2  3   6  9  12

在这个例子中，我们创建了两个具有相同列名的数据帧df1和df2，然后将它们存储在列表df_list中。使用concat()函数按列合并这两个数据帧，得到了合并后的数据帧merged_df。

请注意，这只是一个示例，你可以根据实际情况调整代码以适应你的数据帧合并需求。

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