是使用pandas库中的concat()函数和merge()函数。

1. concat()函数：
   • 概念：concat()函数用于沿着指定轴将多个数据帧连接在一起。
   • 分类：concat()函数有两种连接方式，即纵向连接和横向连接。
   • 优势：使用concat()函数可以方便地将多个数据帧按照指定的轴进行连接，灵活性高。
   • 应用场景：常用于将多个数据源的数据合并为一个数据帧，或者将一个数据帧拆分为多个数据帧。
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示例代码：

import pandas as pd

纵向连接

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

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

result1 = pd.concat(df1, df2) # 默认纵向连接

横向连接

df3 = pd.DataFrame({'C': 13, 14, 15, 'D': 16, 17, 18})

result2 = pd.concat(df1, df3, axis=1) # 指定轴为横向连接

1. merge()函数：
   • 概念：merge()函数用于根据一个或多个键将多个数据帧连接在一起。
   • 分类：merge()函数有多种连接方式，包括内连接、左连接、右连接和外连接。
   • 优势：使用merge()函数可以根据指定的键将多个数据帧进行连接，支持不同连接方式，灵活性高。
   • 应用场景：常用于根据共同的键将多个数据帧进行关联操作，类似于SQL中的JOIN操作。
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示例代码：

import pandas as pd

内连接

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

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

result1 = pd.merge(df1, df2, on='key') # 内连接

左连接

result2 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left') # 左连接

右连接

result3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right') # 右连接

外连接

result4 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer') # 外连接

以上是连接pandas数据帧的更多pythonic方式的答案，希望能对您有所帮助。