Python 使用不同的列数连接2个数据帧

假设我们有两个数据帧：

df = pd.DataFrame(columns = ['a','b','c']) ##empty
d = {'a': [1, 2], 'b': [3, 4]} 
df1 = pd.DataFrame(data=d)

我如何加入他们，才能得到这样的结果：

a b c
-----
1 3 Nan
---------
2 4 Nan
-------

由

df

中的列使用：

df = pd.DataFrame(columns = ['a','b','c']) 
d = {'a': [1, 2], 'b': [3, 4]} 
df1 = pd.DataFrame(data=d).reindex(columns=df.columns)
print (df1)
   a  b   c
0  1  3 NaN
1  2  4 NaN

解决方案之间的差异-如果列未排序，则获得不同的输出：

#different order
df = pd.DataFrame(columns = ['c','a','b']) 
d = {'a': [1, 2], 'b': [3, 4]} 
df1 = pd.DataFrame(data=d)

print (df1.reindex(columns=df.columns))
    c  a  b
0 NaN  1  3
1 NaN  2  4

print (df1.merge(df,how='left'))
   a  b    c
0  1  3  NaN
1  2  4  NaN

我怎样才能加入他们

如果数据帧存在于某个位置（不创建新数据帧），请执行以下操作：

---

注意：这将生成已排序的列。所以，如果列的顺序已经排序，这将很好，否则就不行。

啊，你比我快！我不这么认为，因为

merge

sorting output columns，test

df=pd.DataFrame（columns=['c'，'a'，'b']）

我认为如果df中的列的顺序发生变化，比如

df=pd.DataFrame（columns=['c'，'a'，'b']）

它不会改变最终df1中列的顺序。是的，输出保持不变。哦，现在我明白你的意思了。：）但如果已经创建了数据帧，我认为这是最好的。。否？我认为这是唯一好的添加到应答-合并排序，因此，如果尚未对两个列进行排序，则会得到不同的顺序。这应该是个问题，但若对列进行排序，那个么就不是了。

df1.merge(df,how='left')

   a  b    c
0  1  3  NaN
1  2  4  NaN