Python 如何“连接/关联”2个数据帧，以便左数据帧的每一行都“连接”到右数据帧的每一行

我已经浏览了关于“合并、加入、连接”的熊猫文档，但一无所获

leftdf = pd.DataFrame({'m': ['K1']})

rightdf = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                'lv': [1, 2, 3, 4],
                's': ['a', 'b', 'c', 'd']})

frames = [leftdf, rightdf]
pd.concat(frames, sort=False, ignore_index=True)

结果是

    m   k   lv  s
0   K1  NaN NaN NaN
1   NaN K0  1.0 a
2   NaN K1  2.0 b
3   NaN K1  3.0 c
4   NaN K2  4.0 d

我所追求的是……的结果

    m   k   lv  s
0   K1  K0  1.0 a
1   K1  K1  2.0 b
2   K1  K1  3.0 c
3   K1  K2  4.0 d

所以请注意，另一个要求是不允许出现NAN。leftdf的行数始终比右侧少，因此当单个leftdf行“附加”到rightdf的每一行时，元素值将向前填充

此外，leftdf不能是一个系列，因为它将有多个列。为了简单起见，我在这里使用了1列df

没有通用的索引值或列名

原因是我正在提取相关的JSON片段，需要构建一个平面表。所有这些相关部分并不一定存在于每个JSON对象中。他们有时做，有时不做。我必须在某些片段存在时保存它们，并在遇到“其他”片段时以某种方式将它们“连接”到其他片段

我想知道是否必须将这些转换为numpy数组？这可以通过使用Ndarays修辞来实现。我将尽可能多地探索大熊猫。

加入菲儿的行列

或concat，但轴=1

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非常感谢@YO和Ben_W。在Merge、join和concatenate文档中，只提到过一次，但是在Merge_ordered中，ffill是一个参数，页面上到处都是nan，所以我想知道，使用它作为一种方法可以达到什么样的外推过程，甚至更接近它的存在。我在ffill文档中看到一个简短的注释对象，其中填充了缺少的值。叹气

rightdf.join(leftdf).ffill()
    k  lv  s   m
0  K0   1  a  K1
1  K1   2  b  K1
2  K1   3  c  K1
3  K2   4  d  K1

pd.concat(frames, axis = 1).ffill()
    m   k  lv  s
0  K1  K0   1  a
1  K1  K1   2  b
2  K1  K1   3  c
3  K1  K2   4  d