python - 从一个数据框中获取列名，并将它们作为空列添加到 Pandas 的另一个数据框中

Question

我有一个包含 5 列的数据框 (df1) 和另一个包含 10 列的数据框 (df2)。我想将 df2 中的列添加到 df1，但只添加列名(没有值)。此外，我想将没有值的列从 df1 添加到 df2。

这是数据框:

df1

  A      B     C      D     E     
  1      234   52     1     54
  54     23    87     5     125
  678    67    63     8     18
  45     21    36     5     65
  8      5     24     3     13

df2

  F      G     H      I     J      K      L     M      N     O     
  12     34    2      17    4      19     54    7      58    123
  154    3     7      53    25     2      47    27     84    6
  78     7     3      82    8      56     21    29     547   1

我想得到这个:

df1

  A      B     C      D     E      F      G      H      I      J      K      L      M      N      O     
  1      234   52     1     54
  54     23    87     5     125
  678    67    63     8     18
  45     21    36     5     65
  8      5     24     3     13

我想得到这个:

df2

  A       B       C       D      E      F      G     H      I     J      K      L     M      N     O     
                                        12     34    2      17    4      19     54    7      58    123
                                        154    3     7      53    25     2      47    27     84    6
                                        78     7     3      82    8      56     21    29     547   1

我尝试使用 df.columns.values 并获得了列名称数组，但随后我必须将它们应用为数据框列并给它们空值，而我现在的做法有太多代码行，我只是想知道是否有更简单的方法来做到这一点？我将不胜感激任何帮助。

Answer 1

使用Index.union与 DataFrame.reindex :

cols = df1.columns.union(df2.columns)
#if order is important
#cols = df1.columns.append(df2.columns)

df1 = df1.reindex(columns=cols)
df2 = df2.reindex(columns=cols)

print (df1)
     A    B   C  D    E   F   G   H   I   J   K   L   M   N   O
0    1  234  52  1   54 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1   54   23  87  5  125 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2  678   67  63  8   18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3   45   21  36  5   65 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4    8    5  24  3   13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

print (df2)
    A   B   C   D   E    F   G  H   I   J   K   L   M    N    O
0 NaN NaN NaN NaN NaN   12  34  2  17   4  19  54   7   58  123
1 NaN NaN NaN NaN NaN  154   3  7  53  25   2  47  27   84    6
2 NaN NaN NaN NaN NaN   78   7  3  82   8  56  21  29  547    1

如果两个 DataFrame 中的索引值相同，则可以使用 DataFrame.align :

print (df1)
     A    B   C  D    E
0    1  234  52  1   54
1   54   23  87  5  125
2  678   67  63  8   18

df1, df2 = df1.align(df2)
print (df1)
     A    B   C  D    E   F   G   H   I   J   K   L   M   N   O
0    1  234  52  1   54 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1   54   23  87  5  125 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2  678   67  63  8   18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

print (df2)
    A   B   C   D   E    F   G  H   I   J   K   L   M    N    O
0 NaN NaN NaN NaN NaN   12  34  2  17   4  19  54   7   58  123
1 NaN NaN NaN NaN NaN  154   3  7  53  25   2  47  27   84    6
2 NaN NaN NaN NaN NaN   78   7  3  82   8  56  21  29  547    1