Python中合并两种变换的方法指的是将两个或多个数据类型的变换操作结合起来，形成一个新的变换操作。常见的变换操作包括数据类型转换、数据重组等。
下面就介绍一下Python中合并两种变换的方法。
方法一：使用管道符号|
管道符号| 是一个非常方便的合并变换操作的方法，它允许将多个操作按照顺序链接起来，形成一个新的变换序列。例如，我们可以将一个字符串首先转换为列表，然后再将列表中的元素进行大写转换，最后将结果转换为一个新的字符串。下面是一个具体的例子：
str = "hello world"
new_str = str.split() | map(str.upper) | " ".join
print(new_str)
# 输出结果：HELLO WORLD
在这个例子中，我们首先通过 split() 方法将字符串分割成单个的单词，然后使用 map() 方法将每个单词转换为大写，最后使用 ” “.join 将单词拼接成新的字符串。
方法二：使用 Pandas 库
Pandas 库是一个强大的数据处理库，其中包含了许多功能强大的变换操作，可以方便地进行数据分析和处理。例如，我们可以将两个数据框按照某个关键字进行合并，得到一个新的数据框。具体的操作如下：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age':[25, 30, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'name':['Bob', 'Charlie', 'David'], 'gender':['M', 'M', 'F']})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name')
print(merged_df)
# 输出结果：
# name age gender
# 0 Bob 30 M
# 1 Charlie 35 M
在这个例子中，我们首先创建了两个数据框 df1 和 df2，其中 df1 包含了姓名和年龄两列，df2 包含了姓名和性别两列。然后我们使用 pd.merge() 方法将两个数据框按照姓名列进行合并，得到一个新的数据框 merged_df，其中包含了姓名、年龄和性别三列。
以上是两种常见的 Python 合并两种变换的方法，希望能对你有所帮助。