我有2个数据框fc0和yc0。其中fc0是群集，yc0是另一个需要在fc0中合并的数据框。
数据的性质如下：
FC0
uid 1 2 3 4 5 6
234 235 4.000000 4.074464 4.128026 3.973045 3.921663 4.024864
235 236 3.524208 3.125669 3.652112 3.626923 3.524318 3.650589
236 237 4.174080 4.226267 4.200133 4.150983 4.124157 4.200052
yc0
iid uid 1 2 5 6 9 15
0 944 5.0 3.0 4.0 3.0 3.0 5.0
我在 fc0 中有1682列，而且 yc0 中的值很少。现在我需要 yc0 进入 fc0
匆忙解决它，我甚至试过yc0.reset_index(inplace=True)，但并没有真正帮助。
uid 1 2 3 4 5 6
234 235 4.000000 4.074464 4.128026 3.973045 3.921663 4.024864
235 236 3.524208 3.125669 3.652112 3.626923 3.524318 3.650589
236 237 4.174080 4.226267 4.200133 4.150983 4.124157 4.200052
944 5.0 3.0 NaN NaN 4.0 3.0 3.0
Link1尝试了这一点，但是为第16列添加了NaN值，其余的数据移动了那么多列
Link2无法匹配列键，除了我尝试了行。
Link3合并并不匹配其中的列。
Link4连接并不是那样的。
Link5加入相同的问题。
fc0.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 235 entries, 234 to 468
Columns: 1683 entries, uid to 1682
dtypes: float64(1682), int64(1)
memory usage: 3.0 MB
和
yc0.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Columns: 336 entries, uid to 1007
dtypes: float64(335), int64(1)
memory usage: 2.7 KB
答案 0 :(得分：2)
这是一个MVCE示例。这个小样本数据是否显示了您期望的功能？
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(5,4)), columns=list('ABCE'))
A B C E
0 81 57 54 88
1 63 63 74 10
2 13 89 88 66
3 90 81 3 31
4 66 93 55 4
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(5,4)), columns=list('BCDE'))
B C D E
0 93 48 62 25
1 24 97 52 88
2 53 50 21 13
3 81 27 7 81
4 10 21 77 19
df_out = pd.concat([df1,df2])
print(df_out)
输出：
A B C D E
0 81.0 57 54 NaN 88
1 63.0 63 74 NaN 10
2 13.0 89 88 NaN 66
3 90.0 81 3 NaN 31
4 66.0 93 55 NaN 4
0 NaN 93 48 62.0 25
1 NaN 24 97 52.0 88
2 NaN 53 50 21.0 13
3 NaN 81 27 7.0 81
4 NaN 10 21 77.0 19