正确答案是：A: `pd.concat()`

### 专业分析：

在 Pandas 中合并 DataFrame 的操作可以通过多种方法实现，选择合适的方法取决于具体需求：

1. **`pd.concat()`**：
- `pd.concat()` 函数用于将多个 DataFrame 或 Series 对象沿指定轴（行或列）进行拼接。
- 当需要“横向”列合并，即按列（axis=1）合并两个 DataFrame 时，`pd.concat([df1, df2], axis=1)` 是正确的方法。
- `pd.concat()` 适用于不同行数或列数的 DataFrame，对行或列进行简单叠加。

2. **`pd.add()`**：
- `pd.add()` 是用于数值型 DataFrame 数据的按元素相加，并不是用于合并 DataFrame 的结构性操作。

3. **`pd.extend()`**：
- Pandas 中并没有 `extend()` 方法用于 DataFrame 的合并，“extend” 通常是 Python 的 list 对象的方法，用于在列表末尾追加元素。

4. **`pappend()`**：
- Pandas 中也没有 `pappend()` 方法。通常使用 `append()` 方法来在行方向上追加数据。

### 总结：
要将两个 DataFrame 对象横向合并，`pd.concat()` 是合适的方法，特别是通过指定参数 `axis=1` 可以将列数据按需求合并。对于其他功能（如数据相加或处理列表），可以选择其他合适的方法。