使用循环按不同列合并两个数据帧

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和模块，例如pandas库。
2. 创建两个数据帧，分别命名为df1和df2，确保它们具有相同的行数。
3. 创建一个空的数据帧，命名为merged_df，用于存储合并后的结果。
4. 使用循环遍历df1和df2的列名。
5. 在循环中，使用pandas的merge()函数将两个数据帧按照当前列名进行合并。可以根据需要选择不同的合并方式，例如内连接、左连接、右连接或外连接。
6. 将合并后的结果存储到merged_df中。
7. 循环结束后，merged_df将包含两个数据帧按不同列合并的结果。

以下是一个示例代码：

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({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 创建空的数据帧
merged_df = pd.DataFrame()

# 循环遍历列名
for col in df1.columns:
    # 按列名合并数据帧
    merged_df = pd.merge(df1[[col]], df2[[col]], left_index=True, right_index=True)

# 打印合并后的结果
print(merged_df)

在上述示例中，我们使用pandas的merge()函数按列名合并了df1和df2两个数据帧。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的调整。

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