Python 合并2个变量时，concat不会按我希望的方式打印它们

目前计划如下：

a1

b1

当我合并它时，它显示：

pd.concat([a1, b1], axis=1, ignore_index=False)

      Salary  GDP for Year
Year                      
2007  2750.0           NaN
2008  2850.0           NaN
2009  2700.0           NaN
2010  2900.0           NaN
2011  3000.0           NaN
2012  3050.0           NaN
2013  3050.0           NaN
2014  3200.0           NaN
2015  3300.0           NaN
2016  3300.0           NaN
2007     NaN      271249.8
2008     NaN      271980.4
2009     NaN      279858.0
2010     NaN      322361.1
2011     NaN      346649.0
2012     NaN      361365.9
2013     NaN      378531.6

我希望将其打印为：

        Salary   GDP For Year
Year    
2007    2750 .   271249.8
2008    2850 .   271980.4
2009    2700 .  279858.0
2010    2900 .  322361.1
2011    3000 .   346649.0
2012    3050 .   361365.9
2013    3050 .   378531.6
2014    3200 .   390447.7
2015    3300 .   408096.6
2016    3300 .   410271.9

在那之后，我想画一个图，并创建一个比较，在一个图中，两条线是如何相互比较的

---

我试过，合并，加入，但到目前为止什么都没有

数据帧的索引之一为string类型，而另一个为integer类型

重命名

---

分配给

索引

尝试：

---

虽然这可能回答了作者的问题，但它缺少一些解释性的词语和指向文档的链接。如果没有一些短语，原始代码片段就没有多大帮助。你也会发现这很有帮助。请编辑您的答案。好的，谢谢您的建议。下次回答时请记住。

pd.concat([a1, b1], axis=1, ignore_index=False)

      Salary  GDP for Year
Year                      
2007  2750.0           NaN
2008  2850.0           NaN
2009  2700.0           NaN
2010  2900.0           NaN
2011  3000.0           NaN
2012  3050.0           NaN
2013  3050.0           NaN
2014  3200.0           NaN
2015  3300.0           NaN
2016  3300.0           NaN
2007     NaN      271249.8
2008     NaN      271980.4
2009     NaN      279858.0
2010     NaN      322361.1
2011     NaN      346649.0
2012     NaN      361365.9
2013     NaN      378531.6

        Salary   GDP For Year
Year    
2007    2750 .   271249.8
2008    2850 .   271980.4
2009    2700 .  279858.0
2010    2900 .  322361.1
2011    3000 .   346649.0
2012    3050 .   361365.9
2013    3050 .   378531.6
2014    3200 .   390447.7
2015    3300 .   408096.6
2016    3300 .   410271.9

a1.rename(int, inplace=True)
b1.rename(int, inplace=True)
pd.concat([a1, b1], axis=1)

      Salary  GDP for Year
Year                      
2007    2750      271249.8
2008    2850      271980.4
2009    2700      279858.0
2010    2900      322361.1
2011    3000      346649.0
2012    3050      361365.9
2013    3050      378531.6
2014    3200      390447.7
2015    3300      408096.6
2016    3300      410271.9

a1.index = a1.index.astype(int)
b1.index = b1.index.astype(int)
pd.concat([a1, b1], axis=1)

pd.concat([a1, b1], axis='col', ignore_index=False)