Question

我有df1：

     X  Y
ABS  5  6

然后我有一个不同的df2：

     J 
XYJ  7

我只想水平连接两个dfs以获取以下dfs维护df1索引：

     X  Y  J
ABS  5  6  7

然而，当我这样做时：

rdo=pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[df1.index])
print(rdo)

输出：

     X  Y  J
ABS  5  6  NaN

是否有其他方法可以做到这一点？

Answer 1

两个DataFrame中需要相同的索引值，最简单的是指定相同的索引，但两个DataFrame的长度必须相同：

df2.index = df1.index
print (df2)
     J
ABS  7

rdo=pd.concat([df1,df2],axis=1)
print (rdo)
     X  Y  J
ABS  5  6  7

另一种方法是按reset_index加默认索引，然后加set_index，rename_axis用于删除索引名称：

rdo= (pd.concat([df1.reset_index(),
               df2.reset_index(drop=True)],axis=1)
        .set_index('index')
        .rename_axis(None))
print (rdo)
     X  Y  J
ABS  5  6  7

详情：

print (df1.reset_index())
  index  X  Y
0   ABS  5  6

print (df2.reset_index(drop=True))
   J
0  7

使用不同的轴输出dfs，在其中一个df值上输出Nan值

1 个答案: