通过添加相同索引的数据来合并DataFrame，而保持其他数据不变

，可以使用pandas库中的concat()函数来实现。

concat()函数可以按照指定的轴（默认为0，即按行）将多个DataFrame对象进行合并。在合并过程中，相同索引的数据会被添加到一起，而其他数据则保持不变。

以下是使用concat()函数合并DataFrame的示例代码：

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]})

# 合并DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 打印合并后的DataFrame
print(merged_df)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

在这个例子中，df1和df2是两个具有相同列名的DataFrame对象。通过使用concat()函数，我们将它们按行合并成一个新的DataFrame对象merged_df。合并后的结果中，相同索引的数据被添加到一起，而其他数据保持不变。

对于应用场景，合并DataFrame常用于数据集的拼接、数据的整合和数据的比较等操作。例如，当我们有多个包含相同类型数据的DataFrame时，可以使用合并操作将它们整合成一个更大的数据集，以便进行进一步的分析和处理。

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