Pandas合并DataFrame时如何按city纵向堆叠而非横向扩展列

实现方法 #

你需要先筛选出两个DataFrame共有的城市，再对筛选后的结果做纵向拼接即可，完整代码如下：

import pandas as pd

# 步骤1：提取两个表共有的city集合
common_cities = df_1['city'].intersection(df_2['city'])

# 步骤2：分别筛选两个表中属于共有城市的行
df1_part = df_1[df_1['city'].isin(common_cities)]
df2_part = df_2[df_2['city'].isin(common_cities)]

# 步骤3：纵向拼接并按城市排序
joined_df = pd.concat([df1_part, df2_part], ignore_index=True).sort_values(by=['city', 'state'], ignore_index=True)

# 可选：如果需要把NaN替换为空字符串，执行下面这行
joined_df = joined_df.fillna('')

逻辑说明 #

你之前用merge得到的是横向拼接的宽表，不符合纵向堆叠的需求。上述方法先过滤出两边都存在的城市（等价于内连接的匹配逻辑），再通过concat纵向堆叠，自动会为缺失的列填充空值，排序后就和你预期的输出完全一致。

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