下面是一个示例解决方案，展示了如何按组合并两个数据表：

import pandas as pd

# 创建第一个数据表
data1 = {'ID': ['1', '2', '3', '4', '5'],
         'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
         'Age': [25, 30, 20, 35, 28]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个数据表
data2 = {'ID': ['1', '2', '3', '4', '6'],
         'Salary': [5000, 6000, 4000, 7000, 5500]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 按照ID列合并两个数据表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')

# 打印合并后的数据表
print(merged_df)

运行上述代码将输出如下结果：

  ID     Name  Age  Salary
0  1    Alice   25    5000
1  2      Bob   30    6000
2  3  Charlie   20    4000
3  4    David   35    7000

在这个示例中，我们使用了Pandas库的merge函数来按照ID列合并两个数据表。参数on='ID'指定了按照ID列进行合并，而参数how='inner'表示采用内连接的方式合并。最后，我们打印合并后的数据表。