如何将两个无共同列的DataFrame分别作为两列写入CSV文件

你之前三个方案的核心问题都是用错了合并逻辑，你要的是行对齐的两列并排拼接，不是按共同列关联的merge操作。

之前方案错误原因 #

• 方案1：基于公共常量列的merge会生成笛卡尔积，行数是两个df行数的乘积，你的数据量太大直接触发内存溢出。
• 方案2：把数值列作为关联键，两列数值没有对应关联关系，外连接后数据会错位堆叠在不同行。
• 方案3：未预先声明tmp列就作为关联键，直接触发键不存在的报错，即使提前加了tmp列也会复现方案1的内存溢出问题。

正确实现代码 #

你不需要用merge，两种写法都可以实现需求：

写法1：一步生成目标DataFrame（推荐）

直接把两个数组传入DataFrame构造函数，指定对应列名即可：

df_500 = pd.DataFrame({
    'Frequency': freq_BP[L_BP],
    'PSD': PSDclean_BP[L_BP]
})

写法2：拼接两个已生成的独立DataFrame

如果已经生成了两个独立的单列DataFrame，用concat按列维度拼接即可：

df_500 = pd.concat([df_BP_frq, df_BP_psd], axis=1)

之后直接用你原来的CSV导出代码即可，输出的CSV就会是Frequency和PSD两列行对齐的结构。如果两个数组长度不一致，短数组末尾的空缺位置会自动填充NaN，你可以根据需求提前做长度对齐处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lqope54