pandas拼接两个DataFrame转字典后转回仅保留单个原表问题

• 首先是代码逻辑错误：你执行了opel_Concat.to_dict()但未将返回的字典结果赋值给opel_Dict变量，后续调用的opel_Dict大概率是之前预先生成的、仅包含df数据的旧变量，因此转回DataFrame后仅保留了df的内容。
• 第二个常见隐藏诱因：如果两个原始DataFrame存在重复行索引，to_dict()默认以索引为key存储数据，同索引的行数据会发生覆盖，最终也会导致拼接后的数据丢失。例如df的索引范围是0_{N，df2的索引范围是0}4327，拼接后索引重复，转字典时后写入的同索引数据会覆盖先写入的内容，仅保留部分数据。

1. 修正变量赋值逻辑，同时拼接时重置索引避免重复：

# 拼接两个df，ignore_index=True会重置全局行索引，避免索引重复
opel_Concat = pd.concat([df,df2], ignore_index=True)
# 把转字典的结果正确赋值给opel_Dict
opel_Dict = opel_Concat.to_dict()
# 转回DataFrame
opel_Df = pd.DataFrame.from_dict(opel_Dict)

2. 如果你需要保留原始的行索引，可以调整转字典的格式参数，按行存储避免索引覆盖：

opel_Concat = pd.concat([df,df2])
# orient='records'会把每行转为一个字典，整体存储为列表，不受重复索引影响
opel_Dict = opel_Concat.to_dict(orient='records')
# 直接传入字典列表生成DataFrame
opel_Df = pd.DataFrame(opel_Dict)

3. 转换完成后可以执行print(opel_Df.shape)校验结果，确认行数等于df与df2的行数之和，列数与拼接后的列数一致即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12722902