python - 如何使用 pandas DataFrame 在列轴连接中使用 join_axes？

Question

数据集:

df2 = pd.DataFrame({'A':[1, 2], 'B':[3, 4]})
df3 = pd.DataFrame({'A':[5, 6, 7], 'B':[8, 9, 10], 'C':[11, 12, 13]})

当 axis=1 时，我只能在“按行”连接中使用 join_axes，如下所示:

pd.concat([df2, df3], axis=1, join_axes = [df2.index])

以上将产生:

但是，相对于 axis=0 尝试这样做会产生错误 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'is_extension':

pd.concat([df2, df3], axis=0, join_axes=[df2.index])

我也尝试过手动创建一个列表，但这也不起作用 AttributeError: 'str' object has no attribute 'equals':

pd.concat([df2, df3], axis=0, join_axes=['A'])

预期输出是(从下面的答案中获得):

Answer 1

我认为需要通过 df2 的列设置 join_axes:

df = pd.concat([df2, df3], join_axes = [df2.columns])
print (df)
   A   B
0  1   3
1  2   4
0  5   8
1  6   9
2  7  10