将两个数据框附加在一起（Pandas，Python3）

Question

我正在尝试将两个不共享任何重叠数据的不同数据帧附加/加入（？）。

DF1 的样子

  Teams        Points
  Red            2
  Green          1
  Orange         3
  Yellow         4
  ....    
  Brown          6

DF2 看起来像

  Area         Miles
   2            3
   1            2
  ....
   7            12

我正在尝试使用

将这些附加在一起

 bigdata = df1.append(df2,ignore_index = True).reset_index()

但我明白了

  Teams        Points
  Red            2
  Green          1
  Orange         3
  Yellow         4   
                    Area         Miles
                     2            3
                     1            2

我怎样才能得到这样的东西？

 Teams          Points      Area     Miles
  Red            2           2         3
  Green          1           1         2
  Orange         3
  Yellow         4

编辑：关于 Edchum 的答案，我尝试过合并和加入，但每个都创建了一些奇怪的表。而不是我正在寻找的（如上面列出的），它将返回如下内容：

 Teams          Points      Area     Miles
  Red            2           2         3
  Green          1           
  Orange         3           1         2
  Yellow         4

Answer 1

使用concat 并传递参数axis=1：

In [4]:

pd.concat([df1,df2], axis=1)
Out[4]:
    Teams  Points  Area  Miles
0     Red       2     2      3
1   Green       1     1      2
2  Orange       3   NaN    NaN
3  Yellow       4   NaN    NaN

join 也可以：

In [8]:

df1.join(df2)
Out[8]:
    Teams  Points  Area  Miles
0     Red       2     2      3
1   Green       1     1      2
2  Orange       3   NaN    NaN
3  Yellow       4   NaN    NaN

merge 也是如此：

In [11]:

df1.merge(df2,left_index=True, right_index=True, how='left')
Out[11]:
    Teams  Points  Area  Miles
0     Red       2     2      3
1   Green       1     1      2
2  Orange       3   NaN    NaN
3  Yellow       4   NaN    NaN

编辑 在索引不对齐的情况下，例如您的第一个 df 具有索引 [0,1,2,3] 而您的第二个 df 具有索引 [0,2] 这将意味着上述操作将自然地与第一个 df 的索引对齐，从而导致 NaN索引行1 的行。要解决此问题，您可以通过调用 reset_index() 或像这样直接分配来重新索引第二个 df：df2.index =[0,1]。