Python 将两个独立数据帧之间的对应列合并为新数据帧

我有两个数据帧，如下所示：

df1
第1栏第2栏第3栏
0.2         0.4       0.5 
0.25        0.44      0.45 
0.26        0.32      0.33
df2
第1栏第2栏第3栏
340         350       360
410         400       350
234         324       450

我如何组合

df1

和

df2

来生成一个数据帧

df3

，该数据帧具有相同的列，即

df3
第1列第1列第2列第2列第3列第3列
0.2         340       0.4       350      0.5       360
0.25        410       0.44      400      0.45      350 
0.26        234       0.32      324      0.33      450

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谢谢大家!

若要为任何数据帧（具有任何可能不相同的列名）替换列，请首先组合两个数据帧，然后通过按所需顺序传递列名列表对其重新排序

对于交替顺序，首先获取两个数据帧列名的列表

l1 = df1.columns
l2 = df2.columns

然后创建一对列名，将它们压缩到两个列表中（结果是

（'col1'，'col1'）

…等等）

然后以交替方式与列表理解相结合

combinedNames = [name for pair in colNames for name in pair]

这将创建一个包含成对列名称的列表

将此列表应用于组合数据帧以对其重新排序：

combinedDf = combinedDf[combinedNames]

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类似于

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

这样会使行数增加两倍，因此每列中有一半的元素为N/AIt，如果索引不相同，则可能发生这种情况。如果在调用

concat

之前执行

df1.index=df2.index

，该怎么办？另一个选项（被认为没有concat那么经典）pd.merge（df1，df2，left_index=True，right_index=True，how='outer'）

combinedDf = combinedDf[combinedNames]