Python Concat两个数据帧和重新排序列

我有两个数据帧（df1和df2，如下所示），它们的列在顺序和计数上都不同。我需要将这两个数据框附加到Excel文件中，其中列顺序必须符合下面的

Col_list

中的规定

df1是：

 durable_medical_equipment    pcp  specialist  diagnostic  imaging  generic  formulary_brand  non_preferred_generic  emergency_room  inpatient_facility  medical_deductible_single  medical_deductible_family  maximum_out_of_pocket_limit_single  maximum_out_of_pocket_limit_family plan_name      pdf_name
0                      False  False       False       False    False    False            False                  False           False               False                      False                      False                               False                               False   ABCBCBC  adjnajdn.pdf

。。。df2是：

   pcp  specialist  generic  formulary_brand  emergency_room  urgent_care  inpatient_facility  durable_medical_equipment  medical_deductible_single  medical_deductible_family  maximum_out_of_pocket_limit_single  maximum_out_of_pocket_limit_family plan_name      pdf_name
0  True        True    False            False            True         True                True                       True                       True                       True                                True                                True   ABCBCBC  adjnajdn.pdf

我正在创建一个列列表，它与excel中的列顺序相同

Col_list = ['durable_medical_equipment', 'pcp', 'specialist', 'diagnostic',
            'imaging', 'generic', 'formulary_brand', 'non_preferred_generic',
            'emergency_room', 'inpatient_facility', 'medical_deductible_single',
            'medical_deductible_family', 'maximum_out_of_pocket_limit_single', 'maximum_out_of_pocket_limit_family',
            'urgent_care', 'plan_name', 'pdf_name']

我正在尝试使用

concat（）

根据列列表对数据帧重新排序。对于数据帧中不存在的列值，该值可以为NaN

result = pd.concat([df, pd.DataFrame(columns=list(Col_list))])

这不正常。如何实现这种重新排序

我尝试了以下方法：

 result = pd.concat([df_repo, pd.DataFrame(columns=list(Col_list))], sort=False, ignore_index=True)
        print(result.to_string())

我得到的结果是：

 durable_medical_equipment    pcp specialist diagnostic imaging generic formulary_brand non_preferred_generic emergency_room inpatient_facility medical_deductible_single medical_deductible_family maximum_out_of_pocket_limit_single maximum_out_of_pocket_limit_family plan_name      pdf_name urgent_care
0                     False  False      False      False   False   False           False                 False          False              False                     False                     False                              False                              False   ABCBCBC  adjnajdn.pdf         NaN
    pcp specialist generic formulary_brand emergency_room urgent_care inpatient_facility durable_medical_equipment medical_deductible_single medical_deductible_family maximum_out_of_pocket_limit_single maximum_out_of_pocket_limit_family plan_name      pdf_name diagnostic imaging non_preferred_generic
0  True       True   False           False           True        True               True                      True                      True                      True                               True                               True   ABCBCBC  adjnajdn.pdf        NaN     NaN                   NaN

---

如果需要，使用列表中的值更改顺序添加并传递到

concat

：

df = pd.concat([df1.reindex(Col_list, axis=1), 
                df2.reindex(Col_list, axis=1)], sort=False, ignore_index=True)
print (df)
   durable_medical_equipment    pcp  specialist  diagnostic  imaging  generic  \
0                      False  False       False         0.0      0.0    False   
1                       True   True        True         NaN      NaN    False   

   formulary_brand  non_preferred_generic  emergency_room  inpatient_facility  \
0            False                    0.0           False               False   
1            False                    NaN            True                True   

   medical_deductible_single  medical_deductible_family  \
0                      False                      False   
1                       True                       True   

   maximum_out_of_pocket_limit_single  maximum_out_of_pocket_limit_family  \
0                               False                               False   
1                                True                                True   

   urgent_care plan_name      pdf_name  
0          NaN   ABCBCBC  adjnajdn.pdf  
1          1.0   ABCBCBC  adjnajdn.pdf  

---

我尝试了

result=pd.concat（[df\u repo，pd.DataFrame（columns=list（coll\u list））]，sort=False，ignore\u index=True）

。它没有给我正确的输出。我已经用我得到的输出更新了我的问题，顺序仍然不一样。实际上，我需要根据我定义的列表更改数据框的顺序，因为在这之后，我将以loop@user1896796-这是我的第二个解决方案，第一个现在被删除了。是的，我可以使用reindex来完成这项工作。我做了如下类似的事情-

result=pd.concat（[df_repo，pd.DataFrame（columns=list（Col_list））]，sort=False，ignore_index=True）result=result.reindex（Col_list，axis=1）

对于连接使用

concat

而不是

merge

似乎是一个错误，因为您的数据框架共享许多公共列（

pcp，specialist，generic

）。您真的希望这些列在输出中显示两次吗？使用concat，它不会提供重复项。如果您希望组合2个以上具有共享列的数据帧，请使用

merge

而不是

concat

：