Python Pandas-合并两个数据帧并统一列集

给定两个独立的数据帧，我希望合并它们并统一一组它们的连接列

例如：

In[1]: df1

Out[1]: 
   a_id     a_time a_val
0     1  100000000     a
1     2  200000000     b
2     3  300000000     c

In[10]: df2

Out[10]: 
   b_id     b_time b_val
0     1  100000000     d
1     2  150000000     e
2     3  350000000     f

我正在寻找的结果数据帧如下

   id       time val
0   1  100000000   a
1   1  100000000   d
2   2  150000000   e
3   2  200000000   b
4   3  300000000   c
5   3  350000000   f

假设两个表上都存在所有ID，结果的长度应为

len（df1）+len（df2）

我使用

.stack（）

查看了一些结果，但我真的不知道在合并两个表时如何使其工作

---

请注意，时间可能相同，也可能不同。

我认为您需要在两个

df

中使用相同的列，然后使用++：

---

您也可以这样做：

In [45]: pd.concat([df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'.*?_',' ',x))
                    for df in [df1,df2]],
                   ignore_index=True)
Out[45]:
    id       time  val
0    1  100000000    a
1    2  200000000    b
2    3  300000000    c
3    1  100000000    d
4    2  150000000    e
5    3  350000000    f

---

啊。。。我一直在努力寻找

.stack（）

我错过了最简单的解决方案。谢谢如果你已经解决了你的问题，就接受@bluesummers的解决方案

In [45]: pd.concat([df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'.*?_',' ',x))
                    for df in [df1,df2]],
                   ignore_index=True)
Out[45]:
    id       time  val
0    1  100000000    a
1    2  200000000    b
2    3  300000000    c
3    1  100000000    d
4    2  150000000    e
5    3  350000000    f