无法将DataFrame选中列的值追加至已有DataFrame问题求助

核心问题：列名不匹配 #

你把selected_columns_a转成values再重建DataFrame时，设置了columns=None，这会让新生成的DataFrame列名变成默认的0、1、2。而你的df_b列名应该和df_a的前3列不一致，导致append时因为列名不匹配，所有数据都无法对应到df_b的列里，最终全是NaN；用concat时则会因为列名不同，直接新增3列。

修复代码 #

完全不需要把数据转成values再重建DataFrame，直接用筛选后的selected_columns_a就行，它本身就保留了原有的列名：

# 直接筛选df_a的前3列，保留原列名
selected_columns_a = df_a.iloc[:, 0:3]

# 直接append，列名匹配就不会出问题
df_b = df_b.append(selected_columns_a, ignore_index=True)

print(df_b)

循环里的注意事项 #

如果是在循环中使用，注意每次append前确保selected_columns_a的列名和df_b完全一致，另外可以提前初始化df_b的列名和df_a前3列一致，比如：

# 初始化df_b，确保列名和df_a前3列一致
df_b = pd.DataFrame(columns=df_a.columns[:3])

# 循环内操作
for ...:
    selected_columns_a = df_a.iloc[:, 0:3]
    df_b = df_b.append(selected_columns_a, ignore_index=True)

另外注意：pandas 2.0+里append方法已经被弃用，如果你用的是高版本pandas，循环里可以用列表暂存数据，最后一次性concat，效率更高：

temp_list = []
for ...:
    selected_columns_a = df_a.iloc[:, 0:3]
    temp_list.append(selected_columns_a)

# 最后合并所有数据
df_b = pd.concat(temp_list, ignore_index=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GISGUY