在 Pandas 中，可以通过 merge 和 concat 函数合并不同长度的 DataFrames。
1. Merge 函数
merge 函数可以根据一个或多个 key 进行合并，类似于 SQL 中的 JOIN 操作。可以使用 how 参数来指定连接方式，包括 inner（交集）、outer（并集）、left（左连接）和 right（右连接）。
下面给出一个具体的示例：
我们先定义两个含有不同长度数据的 DataFrame：
import pandas as pd
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'key': ['B', 'D', 'E'], 'value2': ['x', 'y', 'z']}
df2 = pd.DataFrame(data2)
得到的 df1 为：
| key | value1 | |
|---|---|---|
| 0 | A | 1 |
| 1 | B | 2 |
| 2 | C | 3 |
| 3 | D | 4 |
df2：
| key | value2 | |
|---|---|---|
| 0 | B | x |
| 1 | D | y |
| 2 | E | z |
现在，我们可以将这两个 DataFrame 按照 key 列中的值进行合并，得到一个新的 DataFrame：
df_merge = pd.merge(df1, df2, how='left', on='key')
注意，这里使用了 how=’left’ 表示左连接。合并后的 df_merge 为：
| key | value1 | value2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | A | 1 | NaN |
| 1 | B | 2 | x |
| 2 | C | 3 | NaN |
| 3 | D | 4 | y |
2. Concat 函数
concat 函数可以按照一定的方式将多个 DataFrame 连接在一起。
下面给出一个具体的示例：
我们同样定义两个不同长度的 DataFrame：
import pandas as pd
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'B': [7, 8], 'C': [9, 10]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
得到的 df1 为：
| A | B | |
|---|---|---|
| 0 | 1 | 4 |
| 1 | 2 | 5 |
| 2 | 3 | 6 |
df2：
| B | C | |
|---|---|---|
| 0 | 7 | 9 |
| 1 | 8 | 10 |
现在，我们可以将这两个 DataFrame 按行方向（axis=0）连接起来，得到一个新的 DataFrame：
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)
合并后的 df_concat 为：
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 4 | NaN |
| 1 | 2 | 5 | NaN |
| 2 | 3 | 6 | NaN |
| 0 | NaN | 7 | 9 |
| 1 | NaN | 8 | 10 |
总结起来，Pandas 中可以通过 merge 和 concat 两个函数来合并不同长度的 DataFrames，需要具体情况具体分析。