如何在索引熊猫的帮助下填充行？答案

【问题标题】：how to fill rows with help of index pandas?如何在索引熊猫的帮助下填充行？
【发布时间】：2021-07-19 17:21:15
【问题描述】：

如何在 index pandas 的帮助下填充行？

我有类似的数据框

    Alert number    Age Job Loan
0        0          58   4   0
2        2          44   9   0
4        4          35   4   0
6        6          41   0   0
8        8          29   0   0

我有另一个具有相同列数和不同索引值的数据框，例如

     Alert number   Age Job Loan
1        1          58   4   0
3        3          44   9   0
5        5          35   4   0
7        7          41   0   0
9        9          29   0   0

pandas中如何将以上两行顺序组合？

像下面的数据框

    Alert number    Age Job Loan
0        0          58   4   0
1        1          58   4   0
2        2          44   9   0
3        3          44   9   0
4        4          35   4   0
5        5          35   4   0
6        6          41   0   0
7        7          41   0   0
8        8          29   0   0
9        9          29   0   0

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe indexing sklearn-pandas

【解决方案1】：

使用concat 并按DataFrame.sort_values 排序：

df = pd.concat([df1, df2]).sort_values('Alert number', ignore_index=True)

或DataFrame.sort_index:

df = pd.concat([df1, df2]).sort_index()

【讨论】：

我的问题是我有两个数据框，其中一个数据框有大约 7000 行，另一个有 18000 行。包含 7000 行的第一个数据帧包含在 18000 行中，但唯一的区别是 7000 行是异常值。所以我想用额外的列将异常值添加到我的主要数据中。我正在编辑我的问题，请检查
@NithinReddy - 我看不到 EDIT，但可能需要 df2.update(df1) ？