Чтобы объединить кадры данных с двумя совпадающими столбцами, вы можете использовать различные методы в pandas, популярной библиотеке Python для манипулирования и анализа данных. Вот несколько методов, которые вы можете использовать:

1. Объединение: функция merge()в pandas позволяет объединить два кадра данных на основе одного или нескольких общих столбцов. Вы можете указать столбцы для объединения, используя параметр on. Например:

   merged_df = df1.merge(df2, on=['column1', 'column2'])

2. Join: метод join()в pandas позволяет объединить два кадра данных на основе индекса или определенного столбца. Вы можете использовать параметр on, чтобы указать столбец для объединения. Например:

   joined_df = df1.join(df2.set_index('column1'), on='column1')

3. Объединить: если вы хотите просто объединить два кадра данных по определенной оси, вы можете использовать функцию concat()в pandas. Этот метод не выполняет сопоставление на основе столбцов. Например:

   concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

4. Объединение с использованием синтаксиса, подобного SQL: Pandas также предоставляет синтаксис, подобный SQL, для объединения кадров данных. Вы можете использовать функцию merge()с параметром how, установленным для различных типов соединения, таких как «внутреннее», «внешнее», «левое» или «правое». Например:

   merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['column1', 'column2'], how='inner')

5. Добавить: метод append()в pandas позволяет добавлять один кадр данных к другому. Этот метод полезен, если вы хотите добавить строки из одного фрейма данных в другой. Например:

   appended_df = df1.append(df2, ignore_index=True)

6. Использование метода combine_first(). Если у вас есть два кадра данных с перекрывающимися значениями, вы можете использовать метод combine_first()для их объединения. Этот метод заполняет пропущенные значения в вызывающем фрейме данных непропущенными значениями из второго фрейма данных. Например:

   merged_df = df1.combine_first(df2)