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关于pandas中按行索引连接的方法，以下哪些说法是正确的？df1 = pd.DataFrame({'id1':[1,2,3], 'col1':['a','b','c']}, index=[1,2,3])df2 = pd.DataFrame({'id2':[1,2,3], 'col2':['aa','bb','cc']}, index=[1,3,2])

A. pd.concat([df1,df2], axis=1)会按索引横向合并，结果包含4行4列。

B. df1.join(df2)要求两表索引完全一致，否则无法合并。

C. pd.concat([df1,df2], axis=0)会将df1和df2纵向堆叠，生成6行2列的数据框。

D. df1.join(df2)默认按左表（df1）索引对齐，缺失值用NaN填充。

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题目解析

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A正确：axis=1表示横向合并，合并后行索引为1,2,3，列数为df1（2列）和df2（2列）之和，共4列。B错误：join方法默认按索引对齐，不要求完全一致，缺失值用NaN填充。C错误：axis=0表示纵向合并，但df1和df2列名不同（id1 vs id2），结果会是4列（id1, col1, id2, col2），且行数为6，但部分列为NaN。D正确：join默认按左表（df1）索引对齐，右表无匹配索引的行（如df2的index=3）会被丢弃，但在此例中索引1,2,3均存在，结果无NaN（实际材料示例中存在顺序调整）。