根据线序加入两个熊猫数据框答案

【问题标题】：Join two pandas dataframes based on line order根据线序加入两个熊猫数据框
【发布时间】：2016-05-17 09:58:36
【问题描述】：

我有两个要加入的数据框 df1 和 df2。它们的索引不相同，并且它们没有任何公共列。我想要的是根据行的顺序加入它们，即将df1的第一行与df2的第一行，df1的第二行与df2的第二行等加入。

例子：

df1:
     'A'   'B'
  0   1     2
  1   3     4
  2   5     6 

df2:
     'C'   'D'
  0   7     8
  3   9     10
  5   11    12

应该给

     'A'    'B'   'C'   'D'
  0   1      2     7     8
  3   3      4     9     10
  5   5      6     11    12

我不关心最终数据帧中的索引。我尝试使用 df2 的索引重新索引 df1 但无法使其工作。

【问题讨论】：

标签： join pandas concatenation

【解决方案1】：

您可以分配给df2 的df1 索引，然后使用join：

df1.index = df2.index
res = df1.join(df2)

In [86]: res
Out[86]: 
   'A'  'B'  'C'  'D'
0    1    2    7    8
3    3    4    9   10
5    5    6   11   12

或者你可以在一行中使用set_index：

In [91]: df1.set_index(df2.index).join(df2)
Out[91]: 
   'A'  'B'  'C'  'D'
0    1    2    7    8
3    3    4    9   10
5    5    6   11   12

【讨论】：

【解决方案2】：

试试concat:

pd.concat([df1.reset_index(), df2.reset_index()], axis=1)

reset_index() 调用使索引相同，然后，concat 和 axis=1 只是水平连接。

【讨论】：

据我了解，OP 预计会获得带有 0 3 5 的索引，例如在 df2 中，而不是在 reset_index 之后获得的 0 1 2
谢谢，但我认为这不是真的：“我不关心最终数据帧中的索引。”
尽管如此，请对评论表示赞赏:-)
是的，最终索引无关紧要。所有解决方案都有效，谢谢大家！
@AmiTavory 是的，错过了那部分文本（或者可能是多次编辑之一）。也赞成

【解决方案3】：

我猜你可以尝试加入它们（这样做会在索引上执行加入，由于reset_index，这对于两个 DataFrame 相同）：

In [18]: df1.join(df2.reset_index(drop=True))
Out[18]: 
   'A'  'B'  'C'  'D'
0    1    2    7    8
1    3    4    9   10
2    5    6   11   12

【讨论】：