Python Pandas：无匹配列时按顺序拼接DataFrame

要实现你要的拼接效果，核心是先给两个DataFrame补全对方的列（值为空），再按行拼接，步骤如下：

1. 先创建示例DataFrame：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 5], 'B': [2, 4, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 9, 2, 4], 'D': [8, 10, 3, 5]})

2. 给df1补充C、D列，值设为缺失值；给df2补充A、B列，同样设为缺失值，并调整列顺序和df1一致：

# 给df1添加C、D列
df1[['C', 'D']] = pd.NA
# 给df2添加A、B列并调整列顺序
df2[['A', 'B']] = pd.NA
df2 = df2[['A', 'B', 'C', 'D']]

3. 用pd.concat按行拼接两个处理后的DataFrame，同时重置索引：

result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

4. 如果希望显示时缺失值为空字符串（和你预期的格式一致），可以用fillna('')处理后打印：

print(result.fillna(''))

执行后输出结果如下：

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

为什么直接用concat/join不行？ #

• 直接pd.concat([df1, df2])会自动对齐列，但df1的C、D列和df2的A、B列会显示为NaN，若不处理显示格式，和你要的样式有差异；
• join方法是基于索引进行列合并，不是按行上下拼接，完全不符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zsh_18