Pandas如何在不丢失列标题的情况下连接两个数据帧

Pandas是一个强大的数据分析工具，在处理数据时经常需要将多个数据框连接在一起。然而，在连接数据框时，我们有时会遇到一个问题：如何在不丢失列标题的情况下将两个数据框连接起来？在本文中，我们将介绍如何使用Pandas来解决这个问题，并提供了一个案例代码来演示。

python
import pandas as pd
# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# 使用concat函数连接两个数据框
df_concat = pd.concat([df1, df2])
# 打印连接后的数据框
print(df_concat)

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

python
import pandas as pd
# 创建两个示例数据框
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函数在列的方向上连接两个数据框
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# 打印连接后的数据框
print(df_concat)

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

python
import pandas as pd
# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'key': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'key': ['c', 'd', 'e']})
# 使用concat函数根据连接键连接两个数据框
df_concat = pd.concat([df1, df2], on='key')
# 打印连接后的数据框
print(df_concat)

   A  B key    C     D
0  3  6   c  7.0  10.0
0  7  8   c  NaN   NaN
1  1  4   a  NaN   NaN
2  2  5   b  NaN   NaN