回答此问题可获得 20 贡献值,回答如果被采纳可获得 50 分。
<p>我正在尝试列绑定数据帧,并且遇到了pandas的问题,因为<code>concat</code>似乎不起作用:</p>
<pre><code>df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 2, 3,4])
df2 = pd.DataFrame({'A1': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D2': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[ 5, 6, 7,3])
df1
# A B D
# 0 A0 B0 D0
# 2 A1 B1 D1
# 3 A2 B2 D2
# 4 A3 B3 D3
df2
# A1 C D2
# 5 A4 C4 D4
# 6 A5 C5 D5
# 7 A6 C6 D6
# 3 A7 C7 D7
dfs = [df1,df2]
df = pd.concat( dfs,axis=1,ignore_index=True)
print df
</code></pre>
<p>结果是</p>
<pre><code> 0 1 2 3 4 5
0 A0 B0 D0 NaN NaN NaN
2 A1 B1 D1 NaN NaN NaN
3 A2 B2 D2 A7 C7 D7
4 A3 B3 D3 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN A4 C4 D4
6 NaN NaN NaN A5 C5 D5
7 NaN NaN NaN A6 C6 D6
</code></pre>
<p>即使我使用</p>
<pre><code> df1.reset_index()
df2.reset_index()
</code></pre>
<p>然后再试试</p>
<pre><code>pd.concat([df1,df2],axis=1)
</code></pre>
<p>它仍然产生同样的结果!</p>