要遍历和合并具有相同索引和相同列的DataFrame，可以使用Pandas库的merge()函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 11, 12], 'B': [13, 14, 15], 'D': [16, 17, 18]})

# 遍历df1和df2的列名
for column in df1.columns:
    # 检查列名是否存在于df2中
    if column in df2.columns:
        # 合并具有相同列名的列到新的DataFrame
        df3 = pd.DataFrame({column: pd.concat([df1[column], df2[column]])})
        # 输出合并的结果
        print(df3)

输出结果如下：

   A
0   1
1   2
2   3
0  10
1  11
2  12
   B
0   4
1   5
2   6
0  13
1  14
2  15

在这个示例中，我们创建了两个DataFrame df1和df2，它们具有相同的索引和列名，但df2有一个额外的列'D'。然后，我们使用for循环遍历df1和df2的列名。如果列名在df2中存在，我们使用concat()函数将两个DataFrame的相同列名的列合并到一个新的DataFrame df3中，并输出结果。注意，这里我们只输出了'A'和'B'这两列，因为它们是df1和df2中共有的列名。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因实际需求而有所不同。