pandas如何在dataframe上再添加一个dataframe

在`pandas`中，通常将一个`DataFrame`与另一个`DataFrame`进行合并或连接操作，主要有`concat`函数、`merge`函数和`join`方法三种方式，以下是具体介绍：

### 使用`concat`函数

`concat`函数可以沿着指定轴将多个`DataFrame`连接在一起，默认是按行方向（`axis=0`）进行连接，即将一个`DataFrame`添加到另一个`DataFrame`的下方。示例代码如下：

```python

import pandas as pd

# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 使用concat函数按行方向连接两个DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
print(result)
print('=====================')
result2 = pd.concat([df1, df2], axis=1, ignore_index=True)
print(result2)

上述代码中，`axis=0`表示按行方向连接，`ignore_index=True`表示重新生成连续的索引。如果想要按列方向连接，即将`df2`添加到`df1`的右侧，只需要将`axis`参数设置为`1`。

### 使用`merge`函数

`merge`函数用于根据指定的键将两个`DataFrame`进行合并。示例代码如下：

```python

import pandas as pd

# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['K1', 'K2', 'K3'], 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'key': ['K2', 'K3', 'K4'], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 使用merge函数根据key列进行合并
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(result)
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(result)
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(result)
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(result)

```

在这个例子中，`on='key'`指定了根据`key`列进行合并，`how='outer'`表示采用外连接的方式，inner是内连接，left和right分别是左右连接，保留两个`DataFrame`中所有的键值对。

### 使用`join`方法

`join`方法可以根据索引或指定的键将两个`DataFrame`进行合并。示例代码如下：

```python

import pandas as pd

# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=['b', 'c', 'd'])

# 使用join方法根据索引进行合并
result = df1.join(df2, how='outer')
print(result)
result = df1.join(df2, how='inner')
print(result)
result = df1.join(df2, how='left')
print(result)
result = df1.join(df2, how='right')
print(result)