Python合并两个DataFrame的核心方法包括concat()、merge()和join()，适用于不同场景的数据整合需求。 合并时需注意行列对齐、索引处理以及重复值问题，灵活选择方法可高效完成数据拼接。

1. concat()：简单纵向或横向堆叠
   适用于结构相同的DataFrame合并，通过axis参数控制方向（0为纵向，1为横向）。例如纵向合并时，自动对齐列名，缺失值填充NaN。若需保留原始索引，设置ignore_index=False。

2. merge()：基于键值关联整合
   类似SQL的JOIN操作，通过on指定关联列，支持inner、left、right和outer四种连接方式。例如pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')可实现左连接，适合处理非对称数据。

3. join()：索引快速匹配
   默认按索引合并，语法简洁。例如df1.join(df2, how='outer')可扩展缺失索引项。若需按列关联，可先设置索引再调用该方法。

合并后建议检查数据完整性，如重复值（drop_duplicates()）或索引重置（reset_index()）。根据数据量和关联复杂度选择方法，merge()适合复杂关联，concat()更适用于批量拼接。