Python 如何使用DataFrame在逐列轴连接中使用join_轴？

数据集：

df2 = pd.DataFrame({'A':[1, 2], 'B':[3, 4]})
df3 = pd.DataFrame({'A':[5, 6, 7], 'B':[8, 9, 10], 'C':[11, 12, 13]})

我只能在

axis=1

时在“行”连接中使用

join_轴

，如下所示：

pd.concat([df2, df3], axis=1, join_axes = [df2.index])

上述结果将产生：

但是，尝试相对于

轴=0

执行此操作将产生

AttributeError错误：“非类型”对象没有属性“是扩展名”

：

pd.concat([df2, df3], axis=0, join_axes=[df2.index])

我还尝试过手动创建列表，但这也不起作用

AttributeError:'str'对象没有属性'equals'

：

pd.concat([df2, df3], axis=0, join_axes=['A'])

预期输出为（从下面的答案中获得）：

---

我认为需要通过

df2

的列设置

连接轴

：

df = pd.concat([df2, df3], join_axes = [df2.columns])
print (df)
   A   B
0  1   3
1  2   4
0  5   8
1  6   9
2  7  10

也许更快：

df = df2.append(df3)
print(df)
   A   B
0  1   3
1  2   4
0  5   8
1  6   9
2  7  10

---

你能指定预期的输出应该是什么吗？@brimborium预期的输出在主帖子中被修改了。下面已经回答了，在这种情况下不需要，因为外部联接就足够了。我的示例可能不是最好的，我将对其进行修改以显示其优点benefit@MarcSantos-好的，删除了答案的第二部分。谢谢，尽管我主要是想理解

pd.concat（）的
join\u轴
参数