当列未对齐时连接多个熊猫数据框答案

【问题标题】：Concatenating multiple pandas dataframes when columns are not aligned当列未对齐时连接多个熊猫数据框
【发布时间】：2019-09-09 10:04:31
【问题描述】：

我有 3 个数据框：

df1

A B C
1 1 1
2 2 2

df2

A B C
3 3 3
4 4 4

df3

A B
5 5

所以我想将所有数据帧合并为以下一个：

我尝试使用pd.concat([df1,df2,df3]) 和axis=0 和axis=1，但它们都没有按预期工作。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

df = pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True)

df.fillna("NA", inplace=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果有相同的公共列名称，工作得很好——公共列正确对齐：

print (df1.columns.tolist())
['A', 'B', 'C']
print (df2.columns.tolist())
['A', 'B', 'C']
print (df3.columns.tolist())
['A', 'B']

如果可能的 som 尾随空格，可以使用 str.strip:

print (df1.columns.tolist())
['A', 'B ', 'C']

df1.columns = df1.columns.str.strip()

print (df1.columns.tolist())
['A', 'B', 'C']

另外参数ignore_index=True是concat之后的默认RangeIndex，用于避免重复索引并添加参数sort以避免FutureWarning：

df = pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True, sort=True)
print (df)
   A  B    C
0  1  1  1.0
1  2  2  2.0
2  3  3  3.0
3  4  4  4.0
4  5  5  NaN

【讨论】：

【解决方案3】：

我认为你需要告诉concat 忽略index：

result = pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True)

【讨论】：