熊猫用不同的列python连接数据框列表答案

【问题标题】：pandas concatenate list of data frames with different columns python熊猫用不同的列python连接数据框列表
【发布时间】：2019-02-15 20:35:45
【问题描述】：

data=pd.concat(a,ignore_index=True,axis=0)

a 是具有不同形状和列的数据帧列表，但大多数是相同的，我想将其连接成一个数据帧但收到错误。

“NoneType”对象没有属性“is_extension”

【问题讨论】：

请提供minimal,complete and verifiable 示例
df = pd.DataFrame.from_dict(map(dict,a)) @Vazgen
我尝试了您的代码并收到错误“数据参数不能是迭代器”
您能添加一个数据示例吗？我尝试使用具有不同形状和列的数据框列表运行 pd.concat。它有效。

标签： python pandas dataframe concatenation

【解决方案1】：

我假设您可以在非共享列中使用 None。像这样的东西会起作用。它使用append 在相应的DataFrames 中创建一个空列：

# generate a sample scenario
df1 = pd.DataFrame({
    'shared1': range(7),
    'col1': range(7)
})
df2 = pd.DataFrame({
    'shared1': range(7),
    'col2': range(7)
})

# make columns the same by adding empty columns
for c in df2.columns:
    if c not in df1.columns:
        df1[c] = None
for c in df1.columns:
    if c not in df2.columns:
        df2[c] = None
df1.append(df2)

【讨论】：