附加两个具有相同列，不同顺序的数据帧

Posted 2021-04-10

我有两个pandas数据帧。

noclickDF = DataFrame([[0,123,321],[0,1543,432]], columns=['click', 'id','location'])
clickDF = DataFrame([[1,123,421],[1,1543,436]], columns=['click', 'location','id'])

我只是想加入，以便最终的DF看起来像：

click  |  id   |   location
0         123        321
0         1543       432
1         421        123
1         436       1543

正如您所看到的，两个原始DF的列名相同，但顺序不同。列中也没有连接。

答案

你也可以使用pd.concat：

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

在引擎盖下，DataFrame.append称pd.concat。 DataFrame.append具有处理各种类型输入的代码，例如Series，元组，列表和dicts。如果你传递一个DataFrame，它会直接传递给pd.concat，所以使用pd.concat更直接。

另一答案

对于未来的用户（有时> pandas 0.23.0）：

您可能还需要添加sort = True以在非连接轴尚未对齐时对其进行排序（即保留OP所需的连接行为）。我使用上面提供的代码并得到警告，请参阅Python Pandas User Warning。下面的代码有效并且不会发出警告。

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True, sort=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

另一答案

您可以使用追加

 df = noclickDF.append(clickDF)
 print df 

    click    id  location
 0      0   123       321  
 1      0  1543       432
 0      1   421       123
 1      1   436      1543

如果需要，可以重置索引

df.reset_index(drop=True)
print df
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543