Python 将单列数据帧合并到另一个数据帧而不使用任何公共键

我的数据框架如下：

                            User_Id     MARKED_CONTENT_AS_FAVOURITE RATE_CONTENT SEARCH VIEWED_CELEBRITY VIEWED_MOVIE VIEWED_TVSHOW
1 6916484f-b7bd-431a-818d-d1a63ff7c717                           0            0      1                0            4             0
2 9fbb7702-5209-46c8-b7c8-2c3d03550b56                           2            2      1                1           20             3
3 cb1fc554-8566-4c9f-a3ca-f64be302d65e                           0            0      1                1            0             0

现在我有一个只有一个值的序列。我想执行一种向量化操作，其中序列只有一个值

  USER_CHECKED_IN_CONTENT
3                       0

我想将此列附加到数据帧，如下所示

                               User_Id MARKED_CONTENT_AS_FAVOURITE RATE_CONTENT SEARCH VIEWED_CELEBRITY VIEWED_MOVIE VIEWED_TVSHOW USER_CHECKED_IN_CONTENT
1 6916484f-b7bd-431a-818d-d1a63ff7c717                           0            0      1                0            4             0                       0
2 9fbb7702-5209-46c8-b7c8-2c3d03550b56                           2            2      1                1           20             3                       0
3 cb1fc554-8566-4c9f-a3ca-f64be302d65e                           0            0      1                1            0             0                       0

但是当我使用

pivot_activity.append(subset[[x for x in list(subset) if x not in list(pivot_activity)]]) 

它给出如下输出：

   MARKED_CONTENT_AS_FAVOURITE  RATE_CONTENT  SEARCH  USER_CHECKED_IN_CONTENT                                User_Id  VIEWED_CELEBRITY  VIEWED_MOVIE 
0                          0.0           0.0     1.0                      NaN   6916484f-b7bd-431a-818d-d1a63ff7c717               0.0           4.0  
1                          2.0           2.0     1.0                      NaN   9fbb7702-5209-46c8-b7c8-2c3d03550b56               1.0          20.0  
2                          0.0           0.0     1.0                      NaN   cb1fc554-8566-4c9f-a3ca-f64be302d65e               1.0           0.0  
2                          NaN           NaN     NaN                      0.0                                    NaN               NaN           NaN  

---

您可以轻松地将新列添加到现有数据帧

“df”

，如下所示：

df['USER_CHECKED_IN_CONTENT'] = 0 # df is your existing dataframe

我想你可以用这里。假设你有：

df - bigger data frame
df1 - smaller data frame

你可以做：

pd.concat([df, df1], axis=0).fillna(0)

---

我想这就是你想要的。合并似乎不是您想要的，因为它必须有一些引用才能匹配，并且您有一个具有不同键的1对多场景。此代码将从子集数据框的单行单列中指定整个列：

pivot_activity['USER_CHECKED_IN_CONTENT'] = subset[ 'USER_CHECKED_IN_CONTENT'].head(1)

---

这并不完全是重复的，但可能会有所帮助：您正试图将一个单行序列附加到数据帧。因此，您将有不匹配的索引。我认为你需要更好的定义这里到底发生了什么，你真正想要的是什么。因为根据你的问题，下面的答案是正确的。第二个数据帧只有一列，只有一个值。现在，我想合并这两个数据帧，并获得所需的输出，如图所示。请看我的答案。我有两个单独的数据帧要合并。数据帧只能在一些公共值上连接，例如列或索引或它们的一些组合。