在R语言中合并不同数据集同名列并整合元素的方法

数据框结构 #

现有两个数据框 df_1 和 df_2，结构如下：

df_1 #

df_2 #

期望结果 #

合并后需得到如下结构的数据框，按列名整合元素，缺失值用 NA 填充：

实现代码 #

使用 Pandas 可通过以下代码实现需求：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造原始数据框
df_1 = pd.DataFrame({
    'X': ['A', 'E', 'H'],
    'X1': ['B', 'E', 'I'],
    'X2': ['C', 'F', 'J'],
    'X3': ['D', 'G', 'L']
})

df_2 = pd.DataFrame({
    'X': ['Z', 'P'],
    'X4': ['Y', 'O'],
    'X5': ['W', 'S']
})

# 按行索引合并df_1与df_2的X4、X5列，补全缺失值
merged_part = pd.concat([df_1, df_2[['X4', 'X5']]], axis=1).fillna(np.nan)

# 构造需要追加的行，仅保留df_2的X列，其余列填充NA
append_part = df_2[['X']].assign(X1=np.nan, X2=np.nan, X3=np.nan, X4=np.nan, X5=np.nan)

# 合并两部分得到最终结果
final_df = pd.concat([merged_part, append_part], ignore_index=True)

# 查看结果
print(final_df)

代码说明 #

1. 基础部分合并：用 pd.concat(axis=1) 将 df_1 和 df_2 的 X4、X5 列按行索引对齐合并，行数不足的位置自动填充 NA。
2. 构造追加行：从 df_2 提取 X 列，通过 assign 方法为其他列统一赋值 NA。
3. 最终合并：用 pd.concat(axis=0) 将基础部分和追加行合并，ignore_index=True 重置索引确保序号连续。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kiyoshi