熊猫串联导致NaN？

Question

看似简单的函数将返回NaN而不是实际数字。我在这里想念什么？

#Concatenate the dataframes:
dfcal = dfcal.astype(float)
dfmag = dfmag.astype(float)
print('dfcal\n-----',dfcal)
print('dfmag\n-----',dfmag)
df = pd.concat([dfcal,dfmag])
print('concatresult\n-----',df)

干杯！

Answer 1

我想您需要axis=1来添加新列，选择列caliper来避免重复的depth列：

df = pd.concat([dfcal['caliper'],dfmag], axis=1)

或者：

df = pd.concat([dfcal.drop('depth', axis=1),dfmag], axis=1)

Answer 2

检查参数（连接，轴）或使用合并

加入{'内部'，'外部'}，默认为'外部'

df = pd.concat([dfcal,dfmag], join='inner')