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python 文件数据合并(数据行不对应)( 三 )

当然，我们还可以指定任何一个合并项的列来作为最后结果的使用列：
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({\u0026#39;A\u0026#39;:{\u0026#39;1\u0026#39;:\u0026#39;A1\u0026#39;,\u0026#39;2\u0026#39;:\u0026#39;A2\u0026#39;},\u0026#39;B\u0026#39;:{\u0026#39;1\u0026#39;:\u0026#39;B1\u0026#39;,\u0026#39;2\u0026#39;:\u0026#39;B2\u0026#39;},\u0026#39;C\u0026#39;:{\u0026#39;1\u0026#39;:\u0026#39;C1\u0026#39;,\u0026#39;2\u0026#39;:\u0026#39;C2\u0026#39;}})df2 = pd.DataFrame({\u0026#39;B\u0026#39;:{\u0026#39;3\u0026#39;:\u0026#39;B3\u0026#39;,\u0026#39;4\u0026#39;:\u0026#39;B4\u0026#39;},\u0026#39;C\u0026#39;:{\u0026#39;3\u0026#39;:\u0026#39;C3\u0026#39;,\u0026#39;4\u0026#39;:\u0026#39;C4\u0026#39;},\u0026#39;D\u0026#39;:{\u0026#39;3\u0026#39;:\u0026#39;D3\u0026#39;,\u0026#39;4\u0026#39;:\u0026#39;D4\u0026#39;}})print(df1)print(df2)print(pd.concat(, join_axes=)) A B C1 A1 B1 C12 A2 B2 C2 B C D3 B3 C3 D34 B4 C4 D4 A B C1 A1 B1 C12 A2 B2 C23 NaN B3 C34 NaN B4 C4
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