在Python中，可以使用pandas库来按多个变量进行合并或合并。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

# 使用merge函数按key变量进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(merged_df)

输出结果为：

    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3

在上述示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，并且它们都有一个名为'key'的变量。然后，我们使用merge函数按'key'变量进行合并，并将结果保存在merged_df中。最后，我们打印输出了合并后的DataFrame对象。

除了merge函数之外，还可以使用concat函数按多个变量进行合并。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

# 使用concat函数按多个变量进行合并
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(merged_df)

输出结果为：

    A   B key   C   D key
0  A0  B0  K0  C0  D0  K0
1  A1  B1  K1  C1  D1  K1
2  A2  B2  K2  C2  D2  K2
3  A3  B3  K3  C3  D3  K3

在上述示例中，我们使用concat函数按列（axis=1）合并了df1和df2，并将结果保存在merged_df中。最后，我们打印输出了合并后的DataFrame对象。