Python Pandas-如何将两个数据帧（相同维度）的不相交内容合并到单个数据帧中

我有两个数据帧，它们的形状相同（索引和列名相同），而且都是稀疏填充的。两个数据帧中填充的单元格保证不相交，例如，如果df1中的单元格A1已填充，则df2中的对应单元格保证不相交。我想将这两个数据帧的内容合并成一个数据帧-有什么建议吗

以下是一个玩具示例：

给定这两个输入数据帧：

df1 = pd.DataFrame(index = [0,1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(index = [0,1,2,3])

df1['Fruit'] = ['Apple','','Orange','']
df1['Veg'] = ['Onion','','','Carrot']
df2['Fruit'] = ['','Banana','','']
df2['Veg'] = ['','Parsnip','','']

我想输出：

df3 = pd.DataFrame(index = [0,1,2,3])
df3['Fruit'] = ['Apple','Banana','Orange','']
df3['Veg'] = ['Onion','Parsnip','','Carrot']

数据帧看起来像：

df1：

df2：

df3：

---

您可以使用

all

条件执行

concat

和

dropna

：

df=pd.concat([df1,df2],axis=0).replace('',np.NaN).dropna(how='all').sort_index().fillna('')

df
Out[21]: 
    Fruit      Veg
0   Apple    Onion
1  Banana  Parsnip
2  Orange      
3          Carrot

    Fruit      Veg
0                 
1  Banana  Parsnip
2                 
3                 

    Fruit      Veg
0   Apple    Onion
1  Banana  Parsnip
2  Orange         
3           Carrot

df=pd.concat([df1,df2],axis=0).replace('',np.NaN).dropna(how='all').sort_index().fillna('')

df
Out[21]: 
    Fruit      Veg
0   Apple    Onion
1  Banana  Parsnip
2  Orange      
3          Carrot