在Python中，可以使用pandas库来合并不同类型的列。下面是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建两个不同类型的DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6], 'D': [1.1, 2.2, 3.3]})

# 使用concat函数进行列合并
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B  C    D
0  1  a  4  1.1
1  2  b  5  2.2
2  3  c  6  3.3

在这个示例中，我们首先创建了两个DataFrame df1 和 df2，它们具有不同的列类型。然后，我们使用pd.concat()函数将它们在水平方向上进行列合并，并将结果存储在merged_df中。最后，我们打印出合并后的DataFrame。

注意，这种方法要求两个DataFrame有相同的行数，否则会出现缺失值。如果两个DataFrame的行数不同，可以使用join或merge函数进行合并，具体方法取决于你的需求。