连接两个 Pandas 数据框而不对初始列进行排序答案

【问题标题】：Concat two Pandas dataframes without sorting on initial columns连接两个 Pandas 数据框而不对初始列进行排序
【发布时间】：2016-10-01 23:49:38
【问题描述】：

我有两个数据框：

数据框 A

index  ID_1  ID_2   Value
0       1     1      1.0
1       1     2      1.2
2       1     3      1.3

数据帧 B

index  ID_1  ID_2   Value
0       1     2      1.0
1       1     1      1.2
2       1     3      1.3

每个都按 ID_1 排序，然后按值排序。

我想合并或连接两个数据框，以便我可以轻松确定数据框 A 和数据框 B 中 ID_2 的不同之处 - 因此确定我的排序何时突出显示 ID_2 列顺序的差异。

我尝试了几种不同的方式使用 pd.concat，但总是得到这样的结果：

index  ID_1  ID_2   Value    ID_1  ID_2   Value
0       1     1      1.0      1     1      1.2
1       1     2      1.2      1     2      1.0
2       1     3      1.3      1     3      1.3

而不是我想要的：

index  ID_1  ID_2   Value    ID_1  ID_2   Value
0       1     1      1.0      1     2      1.0
1       1     2      1.2      1     1      1.2
2       1     3      1.3      1     3      1.3

有什么想法吗？我已经尝试过使用不同的列名等。

编辑：

下面提出的解决方案当然有效，但必须记住对数据框执行reset_index(drop=True) 以在排序后重置索引。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这对我有用
假设'index' 是A 和B 的索引

pd.concat([A, B], axis=1)

【讨论】：

我认为这是我在假设我所做的排序重新索引的东西，但它可能没有。
@traggatmot 它当然没有。使用reset_index(drop=True) 来完成。