附加两个具有相同列,不同顺序的数据帧

Question

我有两个pandas数据帧.

noclickDF = DataFrame([[0,123,321],[0,1543,432]], columns=['click', 'id','location'])
clickDF = DataFrame([[1,123,421],[1,1543,436]], columns=['click', 'location','id'])

我只是想加入,以便最终的DF看起来像:

click  |  id   |   location
0         123        321
0         1543       432
1         421        123
1         436       1543

正如您所看到的,两个原始DF的列名相同,但顺序不同.列中也没有连接.

Answer 1

你也可以使用pd.concat:

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

在引擎盖下,DataFrame.append打电话pd.concat. DataFrame.append具有处理各种类型输入的代码,例如Series,tuples,lists和dicts.如果你传递一个DataFrame,它会直接传递给pd.concat,所以使用pd.concat更直接.

Answer 2

您可以为此使用 append

 df = noclickDF.append(clickDF)
 print df 

    click    id  location
 0      0   123       321  
 1      0  1543       432
 0      1   421       123
 1      1   436      1543

如果您需要，您可以通过以下方式重置索引

df.reset_index(drop=True)
print df
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

Answer 3

对于未来的用户(有时> pandas 0.23.0):

您可能还需要添加sort = True以在非连接轴尚未对齐时对其进行排序(即保留OP所需的连接行为).我使用上面提供的代码并收到警告,请参阅Python Pandas用户警告.下面的代码有效并且不会发出警告.

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True, sort=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543