Pandas 基于另外两个“子”帧创建数据帧答案

【问题标题】：Pandas create a data frame based on two other 'sub' framesPandas 基于另外两个“子”帧创建数据帧
【发布时间】：2019-05-25 13:41:56
【问题描述】：

我有两个 Pandas 数据框。 df1 有列 ['a','b','c']，df2 有列 ['a','c','d']。现在，我创建了一个新的数据框 df3，其列 ['a', b'，'c'，'d']。

我想用来自 df1 和 df2 的所有输入来填充 df3。例如，如果我在 df1 中有 x 行，在 df2 中有 y 行，那么我将在 df3 中有 x+y 行。

哪个 Pandas 函数根据部分列填充新数据框？

【问题讨论】：

谢谢！但是，当我合并时，我需要加入一些对吗？我想要的是一一添加所有行，并将值写入相应的列。

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

示例数据：

df1 = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[2, 3, 4], 'd':['h', 'j', 'k']})
df2 = pd.DataFrame({'a':[5, 6, 7], 'b':[1, 1, 1], 'c':[2, 2, 2]})

代码：

df1.append(df2)

输出：

   a  b    c    d
0  1  2  NaN    h
1  2  3  NaN    j
2  3  4  NaN    k
0  5  1  2.0  NaN
1  6  1  2.0  NaN
2  7  1  2.0  NaN

【讨论】：

谢谢！如果在 df1 中也有“d”列怎么办。那它还能用吗？
有没有办法保持第一个的列顺序并在最后添加附加的？我希望新的数据框有：a-b-d-c
@aslv95 我在append 中不知道这一点，但您可以在之后重新排序：df = df[['a', 'b', 'd', 'c']]

【解决方案2】：

使用dataframe的追加功能https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.append.html

anotherFrame = df1.append(df2, ignore_index=True)

另一种方法是合并 - https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.merge.html

df1.merge(df2, how='outer')

【讨论】：

【解决方案3】：

怎么样：

df1 =  pd.DataFrame({"a": [1,2], "b": [3,4], "c": [5,6]})
df2 =  pd.DataFrame({"a": [7,8], "c": [9,10], "d": [11,12]})
df3 = df1.append(df2, sort=False)
df3
   a    b   c     d
0  1  3.0   5   NaN
1  2  4.0   6   NaN
0  7  NaN   9  11.0
1  8  NaN  10  12.0

【讨论】：