Python pandas.concat两个数据帧（一个带标题，一个不带标题）

我有两个数据帧，我正在尝试合并

带有标题的json文件：

| category 1 | category 2  | category 3   | category 4   |
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|
|   name1    | attribute1  |   amount1    | other1       |
|   name2    | attribute2  |   amount2    | other2       |

以及包含相同格式数据但没有标题的Excel文件：

|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|
|   name3    | attribute3  |   amount3    | other3       |
|   name4    | attribute4  |   amount4    | other4       |

我试图实现以下数据框架：

| category 1 | category 2  | category 3   | category 4   |
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|
|   name1    | attribute1  |   amount1    | other1       |
|   name2    | attribute2  |   amount2    | other2       |
|   name3    | attribute3  |   amount3    | other3       |
|   name4    | attribute4  |   amount4    | other4       |

我的代码：

import pandas as pd
import json
import xlrd

data = pd.read_json('pandas_test.json', orient='split')
data2 = pd.read_excel("guys2.xlsx", header=None)
data = pd.concat([data, data2])

问题： 当我运行代码时，组合数据框如下所示：

| category 1 | category 2  | category 3   | category 4   |     1     |     2      |     3     |     4     |
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:---------:|:----------:|:---------:|:---------:|
|   name1    | attribute1  |   amount1    | other1       |   NaN     |    NaN     |   NaN     |   NaN     |
|   name2    | attribute2  |   amount2    | other2       |   NaN     |    NaN     |   NaN     |   NaN     |
|    NaN     |     NaN     |     NaN      |    NaN       |  name3    | attribute3 |   amount3 |   other3  |
|    NaN     |     NaN     |     NaN      |    NaN       |  name4    | attribute4 |   amount4 |   other4  |

我已经用一些属性尝试了concat函数，比如

ignore\u index=True

，但到目前为止没有任何效果。

只需尝试一下

data2.columns=data.columns
data = pd.concat([data, data2])

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合并这些值并创建新的数据帧

import numpy as np
pd.DataFrame(np.concatenate((df1.values,df2.values)),columns=df1.columns)

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对于concatenate，我可以考虑的一个解决方案是定义列名称并使用列表1列和列表2

试试下面的

data = pd.concat([data, data2])columns=data.columns)

范例

np.random.seed(100)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(2,3)), columns=list('ABF'))
print (df1)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(1,3)), columns=list('ERT'))
print (df2)

输出

A  B  F

0  8  8  3

1  7  7  0

E  R  T
0  4  2  5

使用Df1列表中的列

df = pd.DataFrame(np.concatenate([df1.values, df2.values]), columns=df1.columns)
print (df)

 A  B  F
0  8  8  3
1  7  7  0
2  4  2  5

---

@VBAPete yw:-）节日快乐~当我尝试删除第一行数据2时。