pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等操作。

要将两列合并为一个“集合”，可以使用pandas的concat函数或者merge函数。

1. 使用concat函数：
   • 概念：concat函数用于将两个或多个pandas对象沿着指定的轴进行连接，可以按行或按列进行连接。
   • 分类：concat函数属于pandas库中的数据合并函数。
   • 优势：使用concat函数可以方便地将两列数据合并为一个“集合”，并且可以灵活地指定连接的轴和连接方式。
   • 应用场景：常用于合并多个数据集，将多个列或行进行拼接。
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示例代码：

import pandas as pd

创建两个示例数据列

column1 = pd.Series('A', 'B', 'C')

column2 = pd.Series('C', 'D', 'E')

使用concat函数将两列合并为一个集合

result = pd.concat(column1, column2)

print(result)

输出结果：

0 A

1 B

2 C

0 C

1 D

2 E

dtype: object

1. 使用merge函数：
   • 概念：merge函数用于根据一个或多个键将两个DataFrame的行连接起来，类似于SQL中的JOIN操作。
   • 分类：merge函数属于pandas库中的数据合并函数。
   • 优势：使用merge函数可以根据指定的键将两列数据合并为一个“集合”，并且可以灵活地指定连接的方式和连接键。
   • 应用场景：常用于根据某个共同的键将两个数据集进行合并。
   • 腾讯云相关产品推荐：无

示例代码：

import pandas as pd

创建两个示例数据列

column1 = pd.DataFrame({'A': 'A0', 'A1', 'A2', 'B': 'B0', 'B1', 'B2'})

column2 = pd.DataFrame({'C': 'C0', 'C1', 'C2', 'D': 'D0', 'D1', 'D2'})

使用merge函数将两列合并为一个集合

result = pd.merge(column1, column2, left_index=True, right_index=True)

print(result)

输出结果：

  A   B   C   D

0 A0 B0 C0 D0

1 A1 B1 C1 D1

2 A2 B2 C2 D2

以上是使用pandas将两列合并为一个“集合”的方法，希望对你有帮助。