在Python语言中，可以使用pandas库来组合两个DataFrame结构。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的数据处理和操作功能。

要组合两个DataFrame结构，可以使用pandas的concat()函数或merge()函数。

1. 使用concat()函数：
   • 概念：concat()函数用于将两个或多个DataFrame按照指定的轴进行连接。
   • 分类：concat()函数属于数据合并类函数。
   • 优势：可以根据指定的轴进行连接，灵活性高。
   • 应用场景：适用于需要将两个DataFrame按行或按列进行连接的场景。
   • 腾讯云相关产品推荐：无

示例代码：

import pandas as pd

创建两个示例DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': 1, 2, 3, 'B': 4, 5, 6})

df2 = pd.DataFrame({'A': 7, 8, 9, 'B': 10, 11, 12})

按行连接两个DataFrame

result = pd.concat(df1, df2, axis=0)

按列连接两个DataFrame

result = pd.concat(df1, df2, axis=1)

1. 使用merge()函数：
   • 概念：merge()函数用于根据指定的列将两个DataFrame进行合并。
   • 分类：merge()函数属于数据合并类函数。
   • 优势：可以根据指定的列进行合并，支持不同类型的连接操作（内连接、左连接、右连接、外连接）。
   • 应用场景：适用于需要根据指定的列将两个DataFrame进行合并的场景。
   • 腾讯云相关产品推荐：无

示例代码：

import pandas as pd

创建两个示例DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'key': 'A', 'B', 'C', 'value': 1, 2, 3})

df2 = pd.DataFrame({'key': 'B', 'C', 'D', 'value': 4, 5, 6})

内连接

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

左连接

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

右连接

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')

外连接

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

请注意，以上示例代码仅为演示如何在Python语言中组合两个DataFrame结构，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当调整。