Python 熊猫-如何将数据帧的转置作为列标题附加到另一个数据帧？

我需要在DF2中添加DF1值作为列

数据帧1

DataFrame2（其中需要追加操作）

所需数据帧-DF3

---

尝试使用仅由标题组成的空数据帧。这是一个演示-

df1

          A         B
0 -0.820067 -0.078793
1 -0.341793 -0.301040
2 -0.122264  1.163896
3 -1.693027  0.147647
4 -1.322206  1.839631
5  0.902077  0.334976
6  0.628941 -1.252080
7  0.607116 -0.588056
8  0.564448  0.096036
9 -0.863496  0.345668

df2

  HeaderName
0        XYZ
1        ABC
2        SRT
3        FFF

pd.concat([df1, pd.DataFrame(columns=df2.HeaderName)], 1)

          A         B  XYZ  ABC  SRT  FFF
0 -0.820067 -0.078793  NaN  NaN  NaN  NaN
1 -0.341793 -0.301040  NaN  NaN  NaN  NaN
2 -0.122264  1.163896  NaN  NaN  NaN  NaN
3 -1.693027  0.147647  NaN  NaN  NaN  NaN
4 -1.322206  1.839631  NaN  NaN  NaN  NaN
5  0.902077  0.334976  NaN  NaN  NaN  NaN
6  0.628941 -1.252080  NaN  NaN  NaN  NaN
7  0.607116 -0.588056  NaN  NaN  NaN  NaN
8  0.564448  0.096036  NaN  NaN  NaN  NaN
9 -0.863496  0.345668  NaN  NaN  NaN  NaN

---

尝试使用仅由标题组成的空数据帧

pd.concat

。这是一个演示-

df1

          A         B
0 -0.820067 -0.078793
1 -0.341793 -0.301040
2 -0.122264  1.163896
3 -1.693027  0.147647
4 -1.322206  1.839631
5  0.902077  0.334976
6  0.628941 -1.252080
7  0.607116 -0.588056
8  0.564448  0.096036
9 -0.863496  0.345668

df2

  HeaderName
0        XYZ
1        ABC
2        SRT
3        FFF

pd.concat([df1, pd.DataFrame(columns=df2.HeaderName)], 1)

          A         B  XYZ  ABC  SRT  FFF
0 -0.820067 -0.078793  NaN  NaN  NaN  NaN
1 -0.341793 -0.301040  NaN  NaN  NaN  NaN
2 -0.122264  1.163896  NaN  NaN  NaN  NaN
3 -1.693027  0.147647  NaN  NaN  NaN  NaN
4 -1.322206  1.839631  NaN  NaN  NaN  NaN
5  0.902077  0.334976  NaN  NaN  NaN  NaN
6  0.628941 -1.252080  NaN  NaN  NaN  NaN
7  0.607116 -0.588056  NaN  NaN  NaN  NaN
8  0.564448  0.096036  NaN  NaN  NaN  NaN
9 -0.863496  0.345668  NaN  NaN  NaN  NaN

使用：

或：

使用：

或：

---

我们可以使用

reindex

df1.reindex(columns=list(df1)+df2.HeaderName.tolist())
Out[754]: 
          A         B  XYZ  ABC  SRT  FFF
0 -0.820067 -0.078793  NaN  NaN  NaN  NaN
1 -0.341793 -0.301040  NaN  NaN  NaN  NaN
2 -0.122264  1.163896  NaN  NaN  NaN  NaN
3 -1.693027  0.147647  NaN  NaN  NaN  NaN
4 -1.322206  1.839631  NaN  NaN  NaN  NaN
5  0.902077  0.334976  NaN  NaN  NaN  NaN
6  0.628941 -1.252080  NaN  NaN  NaN  NaN
7  0.607116 -0.588056  NaN  NaN  NaN  NaN
8  0.564448  0.096036  NaN  NaN  NaN  NaN
9 -0.863496  0.345668  NaN  NaN  NaN  NaN

---

我们可以使用

reindex

df1.reindex(columns=list(df1)+df2.HeaderName.tolist())
Out[754]: 
          A         B  XYZ  ABC  SRT  FFF
0 -0.820067 -0.078793  NaN  NaN  NaN  NaN
1 -0.341793 -0.301040  NaN  NaN  NaN  NaN
2 -0.122264  1.163896  NaN  NaN  NaN  NaN
3 -1.693027  0.147647  NaN  NaN  NaN  NaN
4 -1.322206  1.839631  NaN  NaN  NaN  NaN
5  0.902077  0.334976  NaN  NaN  NaN  NaN
6  0.628941 -1.252080  NaN  NaN  NaN  NaN
7  0.607116 -0.588056  NaN  NaN  NaN  NaN
8  0.564448  0.096036  NaN  NaN  NaN  NaN
9 -0.863496  0.345668  NaN  NaN  NaN  NaN

---

你好，过了一会儿很高兴见到你！你好，过了一会儿很高兴见到你！（+1）谢谢@Coldspeed.很高兴见到你回来：-）@Wen也很高兴见到你：-）谢谢@Coldspeed.很高兴见到你回来：-）@Wen也很高兴见到你：）