Pandas合并DataFrame列表时同名列未复用的问题求助

你的问题出在转置后的DataFrame列名是默认数字索引（0、1、2、3），而非你期望的Name列值。用pd.concat(axis=1)拼接时，只会按这些数字列名直接拼接，自然不会复用同名字段。

解决步骤 #

• 对每个转置后的DataFrame，将第一行（原Name列内容）设为新列名
• 剔除转置后的Name行，只保留Age行
• 纵向合并处理后的DataFrame，此时相同列名会自动对齐，缺失值填充NaN

完整代码示例 #

import pandas as pd

data2 = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Age': [20, 21, 19, 18]}
data3 = {'Name': ['B', 'C', 'D', 'E'], 'Age': [4, 6, 419, 128]}
data4 = {'Name': ['D', 'E', 'F', 'G'], 'Age': [205, 721, 196, 148]}

def process_df(df):
    # 转置DataFrame
    transposed = df.T
    # 将转置后的第一行（原Name列）设为列名
    transposed.columns = transposed.iloc[0]
    # 只保留Age行，删除Name行
    return transposed.iloc[1:]

# 处理每个原始DataFrame
df_list = [process_df(pd.DataFrame(data)) for data in [data2, data3, data4]]
# 纵向合并，自动对齐列名
test_merge = pd.concat(df_list, axis=0)

# 输出符合期望格式的结果
print("Name," + ",".join(test_merge.columns))
print(test_merge.to_csv(sep=',', na_rep='NaN', header=False))

输出结果 #

Name,A,B,C,D,E,F,G
Age,20,21,19,18,NaN,NaN,NaN
Age,NaN,4,6,419,128,NaN,NaN
Age,NaN,NaN,NaN,205,721,196,148

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DeepLearner123