Python 熊猫基于另外两个'；子&x27；框架

我有两个数据帧。df1有列['a'、'b'、'c']，df2有列['a'、'c'、'd']。现在，我创建了一个新的数据帧df3，其中包含列['a'， b'，c'，d']

我想用来自df1和df2的所有输入填充df3。例如，如果在df1中有x行，在df2中有y行，那么在df3中将有x+y行

哪个函数基于部分列填充新的数据帧

示例数据：

df1 = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[2, 3, 4], 'd':['h', 'j', 'k']})
df2 = pd.DataFrame({'a':[5, 6, 7], 'b':[1, 1, 1], 'c':[2, 2, 2]})

代码：

输出：

示例数据：

df1 = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[2, 3, 4], 'd':['h', 'j', 'k']})
df2 = pd.DataFrame({'a':[5, 6, 7], 'b':[1, 1, 1], 'c':[2, 2, 2]})

代码：

输出：

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使用dataframe的append函数

另一种方法是合并-

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使用dataframe的append函数

另一种方法是合并-

那么：

df1 =  pd.DataFrame({"a": [1,2], "b": [3,4], "c": [5,6]})
df2 =  pd.DataFrame({"a": [7,8], "c": [9,10], "d": [11,12]})
df3 = df1.append(df2, sort=False)
df3
   a    b   c     d
0  1  3.0   5   NaN
1  2  4.0   6   NaN
0  7  NaN   9  11.0
1  8  NaN  10  12.0

那么：

df1 =  pd.DataFrame({"a": [1,2], "b": [3,4], "c": [5,6]})
df2 =  pd.DataFrame({"a": [7,8], "c": [9,10], "d": [11,12]})
df3 = df1.append(df2, sort=False)
df3
   a    b   c     d
0  1  3.0   5   NaN
1  2  4.0   6   NaN
0  7  NaN   9  11.0
1  8  NaN  10  12.0

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非常感谢。但是，当我合并时，我需要加入一些东西，对吗？我想要的是一行一行地添加所有行，并将值写入相应的列。谢谢！但是，当我合并时，我需要加入一些东西，对吗？我想要的是一行一行地添加所有行，并将值写入相应的列。谢谢！如果在df1中也有“d”列呢。那么它还能工作吗？有没有办法保持第一个列的顺序并在最后添加附加的列？我希望新的数据帧具有：a-b-d-c@aslv95我在

append

中不知道这一点，但您可以在以下位置重新排序：

df=df[['a'，'b'，'d'，'c']

谢谢！如果在df1中也有“d”列呢。那么它还能工作吗？有没有办法保持第一个列的顺序并在最后添加附加的列？我希望新的数据帧具有：a-b-d-c@aslv95我在

append

中不知道这一点，但您可以在以下位置重新排序：

df=df[['a'，'b'，'d'，'c']]

df1.merge(df2, how='outer')

df1 =  pd.DataFrame({"a": [1,2], "b": [3,4], "c": [5,6]})
df2 =  pd.DataFrame({"a": [7,8], "c": [9,10], "d": [11,12]})
df3 = df1.append(df2, sort=False)
df3
   a    b   c     d
0  1  3.0   5   NaN
1  2  4.0   6   NaN
0  7  NaN   9  11.0
1  8  NaN  10  12.0