dataframe concatenate

                                    # Pandas for Python

df['col1 & col2'] = df['col1']+df['col2']

#Output
#col1	col2	col1 & col2
#A1		A2		A1A2
#B1		B2		B1B2

                                    In [1]: df1 = pd.DataFrame(
   ...:     {
   ...:         "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],
   ...:         "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],
   ...:         "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
   ...:         "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],
   ...:     },
   ...:     index=[0, 1, 2, 3],
   ...: )
   
In [8]: df4 = pd.DataFrame(
   ...:     {
   ...:         "B": ["B2", "B3", "B6", "B7"],
   ...:         "D": ["D2", "D3", "D6", "D7"],
   ...:         "F": ["F2", "F3", "F6", "F7"],
   ...:     },
   ...:     index=[2, 3, 6, 7],
   ...: )
   ...: 

In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)
# This will merge columns of both the dataframes

                                    In [1]: df1 = pd.DataFrame(
   ...:     {
   ...:         "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],
   ...:         "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],
   ...:         "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
   ...:         "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],
   ...:     },
   ...:     index=[0, 1, 2, 3],
   ...: )
   ...: 

In [2]: df2 = pd.DataFrame(
   ...:     {
   ...:         "A": ["A4", "A5", "A6", "A7"],
   ...:         "B": ["B4", "B5", "B6", "B7"],
   ...:         "C": ["C4", "C5", "C6", "C7"],
   ...:         "D": ["D4", "D5", "D6", "D7"],
   ...:     },
   ...:     index=[4, 5, 6, 7],
   ...: )
   ...: 

In [3]: df3 = pd.DataFrame(
   ...:     {
   ...:         "A": ["A8", "A9", "A10", "A11"],
   ...:         "B": ["B8", "B9", "B10", "B11"],
   ...:         "C": ["C8", "C9", "C10", "C11"],
   ...:         "D": ["D8", "D9", "D10", "D11"],
   ...:     },
   ...:     index=[8, 9, 10, 11],
   ...: )
   ...: 

In [4]: frames = [df1, df2, df3]

In [5]: result = pd.concat(frames)