Pandas按行合并不同列DataFrame且缺失列填充NaN的实现方法

你需要的是两个DataFrame的纵向按行拼接，使用pd.concat()即可实现，之前操作未达预期大概率是参数配置错误，具体操作步骤如下：

步骤1：构造示例数据（可跳过，仅为复现你的场景） #

import pandas as pd

# 构造DataFrame A
df_a = pd.DataFrame({
    'a': [1,4,7],
    'b': [2,5,8],
    'c': [3,6,9]
})

# 构造DataFrame B
df_b = pd.DataFrame({
    'a': [1,4,7],
    'b': [2,5,8],
    'd': [3,6,9]
})

步骤2：执行拼接 #

调用pd.concat()时传入两个DataFrame组成的列表，指定axis=0表示纵向按行拼接，设置ignore_index=True重置结果的行索引即可：

result = pd.concat([df_a, df_b], axis=0, ignore_index=True)

结果验证 #

最终得到的result共6行4列：

• 前3行来自df_a，d列值为NaN，a、b、c列保留原始值
• 后3行来自df_b，c列值为NaN，a、b、d列保留原始值

常见错误说明 #

• merge和join都是用于按关联条件横向匹配列的方法，不适合纵向按行拼接的场景
• 如果调用concat时错设axis=1会变成按列横向拼接，自然得不到预期结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gragas