How to handle "Nan" values returned from a Dataframe

Question

I wrote the code below to select 1 column of each CSV file, but it returns all values like NaN. How I treat it so it returns the right values?

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("CSSS.csv",  encoding="UTF-8", sep=";", usecols=["CPF"] )
df2 = pd.read_csv("CSSS.csv",  encoding="UTF-8", sep=";", usecols=["Login"] )


df = df1 + df2
print(df)

Result of implementation of the code:

[    CPF Login
0   NaN   NaN
1   NaN   NaN
2   NaN   NaN
3   NaN   NaN
4   NaN   NaN
5   NaN   NaN
6   NaN   NaN
7   NaN   NaN
8   NaN   NaN
9   NaN   NaN
10  NaN   NaN
11  NaN   NaN
12  NaN   NaN
13  NaN   NaN
14  NaN   NaN
15  NaN   NaN
16  NaN   NaN
17  NaN   NaN
18  NaN   NaN
19  NaN   NaN
20  NaN   NaN
21  NaN   NaN
22  NaN   NaN
23  NaN   NaN
24  NaN   NaN
25  NaN   NaN
26  NaN   NaN
27  NaN   NaN
28  NaN   NaN
29  NaN   NaN
30  NaN   NaN
31  NaN   NaN
32  NaN   NaN
33  NaN   NaN
34  NaN   NaN
35  NaN   NaN
36  NaN   NaN
37  NaN   NaN
38  NaN   NaN
39  NaN   NaN]

Answer 1

Hello, maybe you should wear:

dfs=pd.concat([df1,df2], axis=1)

instead of:

df=df1+df2