如何在Pandas中合并DataFrame并延续ID列递增序列？

步骤分解： #

• 先获取df1中10AE列的最大值，作为后续递增的起始基准
• 把df2的10AE列所有值加上这个最大值，让它从df1的末尾开始续接
• 最后将调整后的df2追加到df1上，重置索引避免冲突

完整代码示例： #

import pandas as pd

# 模拟你的df1数据
df1 = pd.DataFrame({
    '10AE': range(1427, 1433),
    '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州', '南京']
})

# 模拟你的df2数据
df2 = pd.DataFrame({
    '10AE': range(1, 4),
    '城市': ['成都', '武汉', '重庆']
})

# 1. 获取df1中10AE的最大值
max_10ae = df1['10AE'].max()

# 2. 调整df2的10AE列，从max_10ae+1开始递增
df2['10AE'] = df2['10AE'] + max_10ae

# 3. 合并两个DataFrame，重置索引
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(merged_df)

输出结果： #

10AE  城市
0   1427  北京
1   1428  上海
2   1429  广州
3   1430  深圳
4   1431  杭州
5   1432  南京
6   1433  成都
7   1434  武汉
8   1435  重庆

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