Python pandas：使用列名将不同长度的不同数据帧添加到数据帧

Question

假设我有一个包含三列的主数据框

      A  B  C
   0  7  7  7

我还有另外三个数据帧，每个数据帧只有一列，但长度不同。

df_A = pd.DataFrame([2,3,4,6,7,11],columns = ['A'])
df_B = pd.DataFrame([2,3,4],columns = ['B'])
df_C = pd.DataFrame([2,3,4,5,6,7,8,9,10],columns = ['C'])

如何根据列名将这些数据帧中的每一个添加到主数据帧中。所以输出会像这样

    A   B   C
0   7   7   7
1   2   2   2
2   3   3   3
3   4   4   4
4   6   NaN 5
5   7   NaN 6
6   11  NaN 7
7   NaN NaN 8
8   NaN NaN 9
9   NaN NaN 10

在此先感谢您的帮助！

Answer 1

import pandas as pd

df3 = pd.DataFrame({'A': [7],'B': [7],'C': [7]})
df_A = pd.DataFrame([2,3,4,6,7,11],columns = ['A'])
df_B = pd.DataFrame([2,3,4],columns = ['B'])
df_C = pd.DataFrame([2,3,4,5,6,7,8,9,10],columns = ['C'])

df_main = pd.concat([df_A, df_B, df_C], axis=1)
newdf = df3.append(df_main).reset_index(drop=True)
newdf

您不必在使用 concat 之前创建空数据框。

pandas documents to read

Answer 2

试试这个：

In [187]: pd.concat([df, df_A.join(df_B, how='outer').join(df_C, how='outer')])
Out[187]:
      A    B   C
0   7.0  7.0   7
0   2.0  2.0   2
1   3.0  3.0   3
2   4.0  4.0   4
3   6.0  NaN   5
4   7.0  NaN   6
5  11.0  NaN   7
6   NaN  NaN   8
7   NaN  NaN   9
8   NaN  NaN  10

Python pandas：使用列名将不同长度的不同数据帧添加到数据帧

Python pandas: Adding different dataframes with different length to a dataframe using name of columns

python

add

dataframe

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