提问人：HappyPy 提问时间：4/29/2016 最后编辑：cs95HappyPy 更新时间：3/12/2021 访问量：91458
如何在 pandas 中连接两个具有不同列名的数据框？-蟒
how to concat two data frames with different column names in pandas? - python
问：
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'x':[4,5,6],'y':[7,8,9]})
df2 = pd.DataFrame({'b':[10,11,12],'x':[13,14,15],'y':[16,17,18]})
我正在尝试使用中的键合并两个数据框。我想我应该用于此，但是我怎么能告诉熊猫将值放在 的列中。这是我试图实现的输出：df1pd.mergebdf2adf1
a x y
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
3 10 13 16
4 11 14 17
5 12 15 18
答：
55赞
EdChum
4/29/2016
#1
In [92]:
pd.concat([df1,df2.rename(columns={'b':'a'})], ignore_index=True)
Out[92]:
a x y
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
3 10 13 16
4 11 14 17
5 12 15 18
同样，您可以使用，但您需要重命名该列，如上所述：merge
In [103]:
df1.merge(df2.rename(columns={'b':'a'}),how='outer')
Out[103]:
a x y
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
3 10 13 16
4 11 14 17
5 12 15 18
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Sakeer
11/7/2023
好东西。你救了我的一天
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scottlittle
12/16/2018
#2
使用 numpy 连接数据帧，因此不必重命名所有列（或显式忽略索引）。 也适用于任意数量的 DataFrame。np.concatenate
df = pd.DataFrame( np.concatenate( (df1.values, df2.values), axis=0 ) )
df.columns = [ 'a', 'x', 'y' ]
df
6赞
Mykola Zotko
3/12/2021
#3
您可以重命名列，然后使用函数或：appendconcat
df2.columns = df1.columns
df1.append(df2, ignore_index=True)
# pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
您还可以将两个数据帧与 from 连接起来，并将生成的 ndarray 转换为 dataframe：vstacknumpy
pd.DataFrame(np.vstack([df1, df2]), columns=df1.columns)
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