当列不同时合并熊猫数据框答案

【问题标题】：pandas dataframe merging when columns are not same当列不同时合并熊猫数据框
【发布时间】：2020-07-08 21:14:55
【问题描述】：

我有两个没有通用列名的数据框。我必须一个接一个地合并它们。示例：df1 是

A      B
102   880

而 df2 是：

C      Count
C      5
D      598
E      14
F      38

一个接一个如：

A      B
102   880 

C      Count
C      5
D      598
E      14
F      38

为此，我尝试将数据帧转换为 csv，然后将它们合并，但无法实现。请帮助我。提前致谢

【问题讨论】：

您能更好地解释一下您希望如何合并 DataFrames 吗？合并后您希望得到什么？
嗯，您想将 df1 和 df2 合并到一个数据帧中？这个新数据框有哪些列？ “A”和“B”？ df2 的列名呢？您希望将它们作为数据行添加到新数据框中吗？

标签： python pandas numpy csv

【解决方案1】：

如果你期待这样的结果：

您可以使用pd.concat

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([{ 'A': 102, 'B': 880 }])
df1 = df1.transpose()
df1.columns = ['Count']
df2 = pd.DataFrame([('C', 5), ('D', 598), ('E', 14), ('F', 38)] ,columns =['C', 'Count']).set_index('C')

result_df = pd.concat([df1, df2])

【讨论】：