python - 合并pandas中的两个数据框

Question

我有以下数据框

df1

<表类=“s-表”><标题>ind停留res <正文>AB10是是AB11否是

df2

<表类=“s-表”><标题>ind日期c <正文>AB1022-011AB1024-012AB1120-011AB1121-012AB1122-013

我想要以下数据框作为最终数据框

<表类=“s-表”><标题>ind日期c停留资源 <正文>AB10是是AB1022-011AB1024-012AB11没有是AB1120-011AB1121-012AB1122-013

如何使用 pandas 获得它？

Answer 1

这将满足您的问题要求:

df1 = pd.concat([
    df1.reindex(columns=list(df2.columns) + list(df1.columns)[1:]),
    df2.reindex(columns=list(df2.columns) + list(df1.columns)[1:])]).sort_values('ind')

输出:

    ind   date    c stay  res
0  AB10    NaN  NaN  yes  yes
0  AB10  22-01  1.0  NaN  NaN
1  AB10  24-01  2.0  NaN  NaN
1  AB11    NaN  NaN   no  yes
2  AB11  20-01  1.0  NaN  NaN
3  AB11  21-01  2.0  NaN  NaN
4  AB11  22-01  3.0  NaN  NaN

如果您想要空字符串而不是 NaN 值，请附加 .fillna(''):

    ind   date    c stay  res
0  AB10              yes  yes
0  AB10  22-01  1.0
1  AB10  24-01  2.0
1  AB11               no  yes
2  AB11  20-01  1.0
3  AB11  21-01  2.0
4  AB11  22-01  3.0

一个稍微短一点的替代方案是先使用 concat() 然后对列进行排序:

df1 = pd.concat([df1, df2])[list(df2.columns) + list(df1.columns)[1:]].sort_values('ind').fillna('')