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串联Pandas数据框架的两列数据可以通过Pandas中的concat函数来实现。

具体步骤如下：

1. 准备数据

首先，我们需要准备两个数据框架，分别包含需要合并的两列数据。

例如，我们准备了两个数据框架df1和df2，分别包含’id’和’value’两列数据：

import pandas as pd 
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'value': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [4, 5, 6], 'value': ['d', 'e', 'f']})

输出结果如下：

   id value
0   1     a
1   2     b
2   3     c

   id value
0   4     d
1   5     e
2   6     f

1. 使用concat函数连接数据

我们可以使用Pandas中的concat函数连接两个数据框架。在concat函数中，我们需要指定要连接的数据框架列表，以及要连接的轴。

对于要连接的数据框架列表，我们可以使用中括号将两个数据框架包含起来。

对于要连接的轴，我们可以指定axis参数为1，表示按照列方向连接两个数据框架。

具体代码如下：

result = pd.concat([df1['id'], df2['value']], axis=1)

输出结果如下：

   id value
0   1     d
1   2     e
2   3     f

可以看出，数据框架result包含了df1中的’id’列和df2中的’value’列。

1. 修改列名

我们可以使用Pandas中的rename函数来修改数据框架的列名。

具体代码如下：

result = result.rename(columns={'id': 'new_id', 'value': 'new_value'})

此时，数据框架result的列名已被修改为’new_id’和’new_value’。

完整代码如下：

import pandas as pd 

# 准备数据
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'value': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [4, 5, 6], 'value': ['d', 'e', 'f']})

# 连接数据
result = pd.concat([df1['id'], df2['value']], axis=1)

# 修改列名
result = result.rename(columns={'id': 'new_id', 'value': 'new_value'})

# 输出结果
print(result)

输出结果如下：

   new_id new_value
0       1         d
1       2         e
2       3         f

以上就是使用Pandas实现串联数据框架的两列数据的完整攻略。