如何拼接不同形状的pandas DataFrame并保留首个表的列结构

第一步：打印两个DataFrame无交集的列 #

使用集合对称差运算直接获取两边独有的列：

# 计算无交集的列
diff_columns = list(set(df1.columns).symmetric_difference(df2.columns))
print("两个表不存在交集的列：", diff_columns)

运行输出：

两个表不存在交集的列： ['val1', 'val2']

第二步：完成拼接 #

用reindex对齐df2的列到df1的格式后再拼接，完全满足要求：

# 对齐df2列顺序和范围后拼接，自动重置索引
result = pd.concat(
    [df1, df2.reindex(columns=df1.columns)],
    ignore_index=True
)
print(result)

运行输出和预期效果完全一致：

id val val1
0   1   x   x1
1   2   y   y1
2   3   w   w1
3   4   z   z1
4   5   t  NaN
5   6   s  NaN
6   7   v  NaN
7   8   l  NaN

说明 #

• 全程没有使用连接操作，仅通过列对齐+行拼接实现需求
• reindex方法会自动保留df1的列顺序，丢弃df2独有的列，同时将df1存在但df2缺失的列自动填充为NaN
• ignore_index=True会自动重置拼接后的结果索引，不需要额外调用reset_index()
• 该写法兼容pandas全版本，避免使用已经在pandas 2.0+中废弃的append方法

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kms