将多个 DataFrame 与非标准列连接起来答案

【问题标题】：Concatenating Multiple DataFrames with Non-Standard Columns将多个 DataFrame 与非标准列连接起来
【发布时间】：2015-05-04 17:54:41
【问题描述】：

有没有一种很好的方法来连接 DataFrames 列表，其中 DataFrames 之间的列不规则？

期望的结果是匹配所有匹配的列，但将不匹配的列放在一边。您希望保留不匹配列的原因是，虽然列表中的第一个和第二个数据帧之间的给定列可能不匹配，但第一个和第三个数据帧之间可能存在匹配。因此，在第一次缺少匹配时过早丢弃是不理想的。

例如：

print list(datalist[0].columns)
>>>[u'1', u'2', u'3']

print list(datalist[1].columns)
>>>[u'1', u'2', u'4']

print list(datalist[2].columns)
>>>[u'2', u'3', u'4']

输出将是一个类似的数据框（此处以风格表示）：

1 2 3 - 
1 2 - 4
- 2 3 4

【问题讨论】：

你能分享你的预期结果吗？是否希望将列附加到相同位置而不管它们的标签，还是希望表格随着新标签的添加而变宽？
@JAB 抱歉回复晚了。出城。随着新标签的添加，我想扩大范围。我很惊讶 pandas 没有内置的功能来执行此操作，甚至 SO 上的某个人也找到了解决方法。似乎附加列名略有不同的数据框应该不是不可能的事情..
我不明白“列名略有不同的部分”。如果你 concat 垂直匹配的列将重叠，新列将扩大表格。
啊，是的。你是非常正确的JAB。我的印象是，在 concat 函数上使用 join="outer" 参数只会垂直向上和向下附加所有内容，而不考虑列名。似乎情况并非如此。当我最初测试它时，我一定很困惑。我将相应地编辑我的问题。
我认为这可能会帮助其他解决这个问题的人。我认为如果您添加一个自我回答并接受，而不是在编辑中标记已解决的问题，这将很有用。 Self answers are encouraged

标签： python pandas merge concatenation

【解决方案1】：

data=pd.concat(datalist,join='outer', axis=0, ignore_index=True)

这行得通。我最初的印象是，应用了 join="outer" 参数的 concat 只会直接向上和向下追加，而不考虑列名。实际上，当应用 join="outer" 参数时，它将组合它可以匹配的列，然后将所有不匹配的列保持在 DF 的一侧，这正是所需要的。希望这对其他人有帮助。

【讨论】：