通过将第二个数据框直接放置在第一个数据框下方而不删除键，将两个数据框与可扩展列组合

Question

这是我拥有的 2 个数据框：

数据框1：

Key1    Key2    Key3    Key4    Key5
Value1  Value2  Value3  Value4  Value5

数据框2：

Key1    Key2    Key3
Value1  Value2  Value3
Value4  Value5  Value6

预期结果：

Key1    Key2    Key3    Key4    Key5
Value1  Value2  Value3  Value4  Value5
Key1    Key2    Key3
Value1  Value2  Value3
Value4  Value5  Value6

如何在不合并键的情况下加入这两个数据框？

Answer 1

示例代码

在您的示例中，我假设顶行是列。

import pandas as pd
data1 = {'Key1': ['Value1'], 'Key2': ['Value2'], 'Key3': ['Value3'], 
         'Key4': ['Value4'], 'Key5': ['Value5']}
data2 = {'Key1': ['Value1', 'Value4'], 
         'Key2': ['Value2', 'Value5'], 
         'Key3': ['Value3', 'Value6']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

代码

out = pd.concat([df1, df2.columns.to_frame().T, df2], ignore_index=True)

出

     Key1    Key2    Key3    Key4    Key5
0  Value1  Value2  Value3  Value4  Value5
1    Key1    Key2    Key3     NaN     NaN
2  Value1  Value2  Value3     NaN     NaN
3  Value4  Value5  Value6     NaN     NaN

Answer 2

假设您的输入 DataFrame 具有 Key1/Key2/... 作为列标题，您可以首先将它们移动到行，然后

concat

。

为此，有两个选择：

dfs = [df1, df2]

out = pd.concat([d.T.reset_index().T for d in dfs], ignore_index=True)

或者：

dfs = [df1, df2]

out = pd.concat([pd.concat([pd.DataFrame([d.columns]),
                            pd.DataFrame(d.to_numpy())])
                 for d in dfs],
                ignore_index=True)

可重复输入：

df1 = pd.DataFrame({'Key1': ['Value1'], 'Key2': ['Value2'], 'Key3': ['Value3'],
                    'Key4': ['Value4'], 'Key5': ['Value5']})
df2 = pd.DataFrame({'Key1': ['Value1', 'Value4'],
                    'Key2': ['Value2', 'Value5'],
                    'Key3': ['Value3', 'Value6']})