Pandas不同行数DataFrame沿轴1拼接失败求助

嘿，我来帮你搞定这个DataFrame合并的问题～

你遇到的核心问题是两个DataFrame用来对齐行的列（Myidx和idx）没被正确设置为合并依据，之前用的join和pd.concat(axis=1)都是默认按DataFrame的自带整数索引（不是你表格里的Myidx/idx列）来合并，所以才会出现df2内容没显示的情况。

下面给你两种能实现你期望效果的方法：

方法一：先把匹配列设为索引再合并 #

如果Myidx和idx是你用来对齐行的标识列，可以先把它们设置成两个DataFrame的索引，并且统一索引名称，再做合并：

# 把df1的Myidx列设为索引，并改名为idx，和df2的索引名统一
df1 = df1.set_index('Myidx')
df1.index.name = 'idx'

# 把df2的idx列设为索引
df2 = df2.set_index('idx')

# 左连接合并，保留df1的所有行
result = df1.join(df2, how='left')

方法二：直接用merge按指定列匹配 #

要是不想改动索引，也可以用pd.merge直接指定用来匹配的列，选择左连接来保留df1的全部行：

# 按Myidx和idx列的值匹配，左连接保留df1所有行
result = pd.merge(df1, df2, left_on='Myidx', right_on='idx', how='left')
# 删除重复的idx列（因为df1已经有Myidx了）
result = result.drop('idx', axis=1)
# 把Myidx重命名为idx，和你期望的结果一致
result = result.rename(columns={'Myidx': 'idx'})

运行上面任意一种方法后，你都会得到想要的结果：

idx col1 col2 col3 col4 col5 col6
0    0    a    b    c    m    n    p
1    1    d    e    f  NaN  NaN  NaN
2    2    g    h    i  NaN  NaN  NaN
3    3    j    k    l  NaN  NaN  NaN

顺便解释下之前的方法为啥失败：

• df1.join(df2)：默认按两个DataFrame的自带整数索引合并，而不是你表格里的Myidx/idx列，df2只有索引0的行，其他行的df2列会是NaN，如果你的CSV工具没显示空值，就会看起来像df2没合并进去；另外索引名称不一致也会影响合并逻辑。
• pd.concat([df1,df2], axis=1)：同样是按自带整数索引合并，df2只有一行，所以只有df1的第0行能匹配到内容，其他行的df2列都是空值，容易被误以为没合并成功。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aisha