垂直合并2个数据框[重复]答案

【问题标题】：merging 2 dataframes vertically [duplicate]垂直合并2个数据框[重复]
【发布时间】：2017-05-02 02:18:01
【问题描述】：

我有 2 个数据框，每个数据框有 2 列（相同的列名）。我想将它们垂直合并以最终获得一个新的数据框。

做的时候

newdf = df.merge(df1,how='left',on=['Col1','Col2'])

新的 df 仅包含来自 df 的行，而没有来自 df1 的行。发生这种情况的任何原因？

Col1    Col2
asd     1232
cac     2324
.....

df1 是：

Col1    Col2
afaf    1213
asas    4353

新的数据框newdf 应该是：

Col1   Col2
asd     1232
cac     2324
afaf    1213
asas    4353

【问题讨论】：

你要pd.concat([df1,df2])，这是一个很常见的问题，见docs，相关：stackoverflow.com/questions/11637384/…和stackoverflow.com/questions/15819050/…
我忘了说concat返回：TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you pass a object of type "DataFrame"
当您传递how='left' 时，这只会水平合并lhs 上那些列中的值，不清楚您真正想要什么。您可以尝试传递“外部”

标签： python pandas merge

【解决方案1】：

如果您不想按原样使用索引值，可以使用append 和ignore_index。

In [14]: df1.append(df2)
Out[14]:
   Col1  Col2
0   asd  1232
1   cac  2324
0  afaf  1213
1  asas  4353

In [15]: df1.append(df2, ignore_index=True)
Out[15]:
   Col1  Col2
0   asd  1232
1   cac  2324
2  afaf  1213
3  asas  4353

或使用pd.concat

In [16]: pd.concat([df1, df2])
Out[16]:
   Col1  Col2
0   asd  1232
1   cac  2324
0  afaf  1213
1  asas  4353

In [17]: pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
Out[17]:
   Col1  Col2
0   asd  1232
1   cac  2324
2  afaf  1213
3  asas  4353

【讨论】：

追加比合并花费的时间更少。
如果我想垂直连接两个以上的数据帧，我还能用这个吗？