python – Pandas如何在不丢失列标题的情况下连接两个数据帧

内容导读

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内容图文

我有以下玩具代码：

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame()
 df["foo"] = [1,2,3,4]

 df2 = pd.DataFrame()
 df2["bar"]=[4,5,6,7]  

 df = pd.concat([df,df2], ignore_index=True,axis=1)
 print(list(df))

输出：[0,1]
预期输出：[foo,bar](顺序不重要)
有没有办法连接两个数据帧而不会丢失原始列标题,如果我可以保证标题是唯一的？
我想到迭代列然后将它们添加到其中一个DataFrame中,但是有没有pandas函数或者我不知道的concat参数？

谢谢！

解决方法:

如merge, join, and concat文档中所述,忽略index将删除所有名称引用并使用范围(0 … n-1).因此,一旦删除ignore_index参数或将其设置为false(默认值),它应该为您提供所需的结果.

df = pd.concat([df, df2], axis=1)

这将基于索引连接您的df和df2(相同的索引行将被连接,如果其他数据帧没有该索引的成员,它将被连接为nan).

如果您对数据帧有不同的索引,并希望以这种方式连接它.您可以创建临时索引并在其上加入,也可以在使用concat(…,ignore_index = True)后设置新数据框的列.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – Pandas如何在不丢失列标题的情况下连接两个数据帧全部内容，希望文章能够帮你解决python – Pandas如何在不丢失列标题的情况下连接两个数据帧所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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