Pandas 合并/连接/附加数据帧

我有两个数据帧，如下所示：

df1：

当我附加或连接它们时，我得到以下结果：

 Index var1 var2
 0      56  nan
 1      67  nan
 2      21  nan
 0      nan  89
 1      nan  64
 2      nan  31

 Index var1 var2
 0      56  89
 1      67  64
 2      21  31

但我想得到这个：

 Index var1 var2
 0      56  nan
 1      67  nan
 2      21  nan
 0      nan  89
 1      nan  64
 2      nan  31

 Index var1 var2
 0      56  89
 1      67  64
 2      21  31

我使用的命令有：

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

编辑：

这是一个例子：

 df1 = pd.DataFrame({'var1' : [56,67,21]})
 df2 = pd.DataFrame({'var2' : [89,64,31]})

 df1.to_dict()
 {'var1': {0: 56, 1: 67, 2: 21}}
 df2.to_dict() 
 {'var2': {0: 89, 1: 64, 2: 31}}

 df1.index.dtype
 dtype('int64')
 df2.index.dtype
 dtype('int64')

使用：

注意：确保索引位于数据帧的索引中：

输出：

       var1  var2
Index            
0        56    89
1        67    64
2        21    31

---

您是否需要

df1.join（df2）

？我尝试了，它创建了我想要的形状，因此它们彼此相邻。然而，第二个数据帧是all Nanso Index，实际上Nanso Index已经是我的索引，并且不是它们中的一个变量。所以当我运行：df1=df1.set_index（'index'）时，我得到：keyrerror:'index'请告诉我df1.to_dict（）和df2.to_dict（）返回什么？哦。。。我只是有个想法。两个索引的数据类型是否相同。。。。df1.index.dtype和df2.index.dtype。匹配吗？我已经在上面添加了输出，好的，以您的示例

pd.concat（[df1，df2]，axis=1）

为例。