Python 将具有列名的dataframe单独附加到另一个具有数据的dataframe

我有如下2个数据帧

Dataframe 1（只有列名，没有数据）：

Name   Age   Gender

level_1   level_2    level_3
AAA       26         M
BBB       19         F
CCC       24         F

dataframe_1 = dataframe_1.append(dataframe_2,ignore_index = True)

Name   Age   Gender   level_1   level_2   level_3
NaN    NaN   NaN      AAA       26        M
NaN    NaN   NaN      BBB       19        F
NaN    NaN   NaN      CCC       24        F

0行*3列

数据帧2（具有超过1000行的数据）：

Name   Age   Gender

level_1   level_2    level_3
AAA       26         M
BBB       19         F
CCC       24         F

dataframe_1 = dataframe_1.append(dataframe_2,ignore_index = True)

Name   Age   Gender   level_1   level_2   level_3
NaN    NaN   NaN      AAA       26        M
NaN    NaN   NaN      BBB       19        F
NaN    NaN   NaN      CCC       24        F

1000行*3列

我必须附加上述两个数据帧

预期产出

数据帧1

Name   Age   Gender
AAA    26    M
BBB    19    F
CCC    24    F

到目前为止我所尝试的：

Name   Age   Gender

level_1   level_2    level_3
AAA       26         M
BBB       19         F
CCC       24         F

dataframe_1 = dataframe_1.append(dataframe_2,ignore_index = True)

Name   Age   Gender   level_1   level_2   level_3
NaN    NaN   NaN      AAA       26        M
NaN    NaN   NaN      BBB       19        F
NaN    NaN   NaN      CCC       24        F

这给了我以下输出：

Name   Age   Gender

level_1   level_2    level_3
AAA       26         M
BBB       19         F
CCC       24         F

dataframe_1 = dataframe_1.append(dataframe_2,ignore_index = True)

Name   Age   Gender   level_1   level_2   level_3
NaN    NaN   NaN      AAA       26        M
NaN    NaN   NaN      BBB       19        F
NaN    NaN   NaN      CCC       24        F

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1000行*6列

需要相同的列名，以便在两个数据帧之间正确对齐列，因此通过从另一个数据帧设置列名：

dataframe_2.columns = dataframe_1.columns
dataframe_1 = dataframe_1.append(dataframe_2,ignore_index = True)

另一个解决方案：

dataframe_1 = pd.concat([dataframe_1, dataframe_2],ignore_index = True)

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需要相同的列名称才能在两个数据帧之间正确对齐列，因此请通过从另一个数据帧设置列名称：

dataframe_2.columns = dataframe_1.columns
dataframe_1 = dataframe_1.append(dataframe_2,ignore_index = True)

另一个解决方案：

dataframe_1 = pd.concat([dataframe_1, dataframe_2],ignore_index = True)

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鉴于您的期望，我认为以下方面没有任何问题：

dataframe_2.columns = dataframe_1.columns

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鉴于您的期望，我认为以下方面没有任何问题：

dataframe_2.columns = dataframe_1.columns

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将第一个数据帧的

.columns

属性替换为第二个：

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({
    'val': ['Cat', 'Tiger', 'Ball', 'Bat'],
    'id': [1, 2, 3, 1]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'waka': [],
    'wattafak': []
})
df.columns = df2.columns
df

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将第一个数据帧的

.columns

属性替换为第二个：

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({
    'val': ['Cat', 'Tiger', 'Ball', 'Bat'],
    'id': [1, 2, 3, 1]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'waka': [],
    'wattafak': []
})
df.columns = df2.columns
df

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极好的非常感谢。工作如预期：）谢谢大家的快速反应response@shankarBalu-答案之间相差一分钟。：）是 啊3分钟内回答3个问题：）极好的非常感谢。工作如预期：）谢谢大家的快速反应response@shankarBalu-答案之间相差一分钟。：）是 啊3分钟内回答3个问题：）