如何在pandas中加入两个DF并选择我想要返回的列？

在pandas中，可以使用concat()函数将两个DataFrame进行合并，并选择想要返回的列。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个DataFrame对象：df1和df2
3. 使用concat()函数将两个DataFrame合并：merged_df = pd.concat([df1, df2])
4. 选择想要返回的列：selected_columns = merged_df[['column1', 'column2', ...]]

下面是对每个步骤的详细解释：

1. 导入pandas库：import pandas as pd 这一步是为了引入pandas库，以便后续使用其中的函数和数据结构。
2. 创建两个DataFrame对象：df1和df2 可以使用pandas的DataFrame()函数创建DataFrame对象，并传入相应的数据和列名。例如：
3. 创建两个DataFrame对象：df1和df2 可以使用pandas的DataFrame()函数创建DataFrame对象，并传入相应的数据和列名。例如：
4. 其中，data1和data2是数据，可以是列表、字典、数组等形式。
5. 使用concat()函数将两个DataFrame合并：merged_df = pd.concat([df1, df2]) concat()函数可以将多个DataFrame对象按行或列进行合并。在这里，我们将两个DataFrame按行合并，即将df2的数据添加到df1的下方。合并后的结果存储在merged_df中。
6. 选择想要返回的列：selected_columns = merged_df[['column1', 'column2', ...]] 可以使用DataFrame的索引操作，通过列名选择想要返回的列。将需要的列名放在一个列表中，作为索引操作的参数。选择后的结果存储在selected_columns中。

需要注意的是，以上步骤中的column1、column2等应替换为实际的列名。另外，如果两个DataFrame的列名不完全相同，可以使用ignore_index=True参数来重新索引合并后的DataFrame。

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