python - Pandas 列绑定(bind)(cbind)两个数据框

Question

我有一个带有 id 信息的数据框 df_a:

    unique_id lacet_number 
15    5570613  TLA-0138365 
24    5025490  EMP-0138757 
36    4354431  DXN-0025343 

和另一个数据框df_b，我知道与df_a中的行对应的行数相同:

     latitude  longitude 
0  -93.193560  31.217029  
1  -93.948082  35.360874  
2 -103.131508  37.787609  

我想要做的只是简单地将两者 cbind 并得到:

    unique_id lacet_number      latitude  longitude 
0     5570613  TLA-0138365    -93.193560  31.217029  
1     5025490  EMP-0138757    -93.948082  35.360874  
2     4354431  DXN-0025343   -103.131508  37.787609  

我尝试过的:

df_c = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)

这给了我一个外连接。

    unique_id lacet_number    latitude  longitude
0         NaN          NaN  -93.193560  31.217029
1         NaN          NaN  -93.948082  35.360874
2         NaN          NaN -103.131508  37.787609
15    5570613  TLA-0138365         NaN        NaN
24    5025490  EMP-0138757         NaN        NaN
36    4354431  DXN-0025343         NaN        NaN

问题是两个数据帧的索引不匹配。我阅读了 pandas.concat 的文档，并看到有一个选项ignore_index。但这仅适用于连接轴，在我的情况下是列，这对我来说当然不是正确的选择。所以我的问题是:有没有一种简单的方法可以实现这一目标？

Answer 1

如果您确定索引行值相同，那么为了避免索引对齐顺序，只需调用 reset_index() ，这会将您的索引值重置为从 0 开始:

df_c = pd.concat([df_a.reset_index(drop=True), df_b], axis=1)