python – Pandas合并两个具有不同列的数据帧

我肯定在这里遗漏了一些简单的东西.尝试在大多数具有相同列名的pandas中合并两个数据帧,但是右边的数据帧有一些左边没有的列,反之亦然.

>df_may

  id  quantity  attr_1  attr_2
0  1        20       0       1
1  2        23       1       1
2  3        19       1       1
3  4        19       0       0

>df_jun

  id  quantity  attr_1  attr_3
0  5         8       1       0
1  6        13       0       1
2  7        20       1       1
3  8        25       1       1

我尝试加入外连接：

mayjundf = pd.DataFrame.merge(df_may, df_jun, how="outer")

但那会产生：

Left data columns not unique: Index([....

我还指定了一个要加入的列(on =“id”,例如),但是复制了除“id”之外的所有列,如attr_1_x,attr_1_y,这是不理想的.我还将整个列列表(有很多)传递给“on”：

mayjundf = pd.DataFrame.merge(df_may, df_jun, how="outer", on=list(df_may.columns.values))

产量：

ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

我错过了什么？我想得到一个附加了所有行的df,attr_1,attr_2,attr_3尽可能填充NaN,它们没有出现.这似乎是数据调整的一个非常典型的工作流程,但我陷入困境.

提前致谢.

解决方法:

我想在这种情况下concat就是你想要的：

In [12]:

pd.concat([df,df1], axis=0, ignore_index=True)
Out[12]:
   attr_1  attr_2  attr_3  id  quantity
0       0       1     NaN   1        20
1       1       1     NaN   2        23
2       1       1     NaN   3        19
3       0       0     NaN   4        19
4       1     NaN       0   5         8
5       0     NaN       1   6        13
6       1     NaN       1   7        20
7       1     NaN       1   8        25

通过传递axis = 0,你将df堆叠在一起,我相信你想要的是然后产生NaN值,它们不在各自的dfs中.