如何追加两个列数据相同但列名不同的dataframe对象？

要追加两个列数据相同但列名不同的DataFrame对象，可以使用pandas库中的concat()函数。以下是完善且全面的答案：

在pandas中，DataFrame是一个二维的数据结构，类似于表格，可以存储和处理大量的数据。当需要将两个列数据相同但列名不同的DataFrame对象进行合并时，可以使用concat()函数。

concat()函数可以按照指定的轴（axis）将多个DataFrame对象进行连接。默认情况下，concat()函数按行连接，即将两个DataFrame对象的行进行合并。在这种情况下，需要保证两个DataFrame对象的列名和列顺序是一致的。

以下是使用concat()函数追加两个列数据相同但列名不同的DataFrame对象的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个列数据相同但列名不同的DataFrame对象
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()函数按行连接两个DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

print(result)

在上述示例代码中，首先使用pd.DataFrame()函数创建了两个列数据相同但列名不同的DataFrame对象df1和df2。然后，使用pd.concat()函数将df1和df2按行连接，并将结果赋值给result变量。最后，使用print()函数打印result。

在实际应用中，可以根据具体需求选择按行连接（axis=0）还是按列连接（axis=1）。如果需要按列连接两个DataFrame对象，可以将axis参数设置为1。

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