如何在Pandas中基于公共列拼接不同列的DataFrame

需求1：保留所有列、缺失值自动填充空值 #

这是pd.concat的原生支持能力，直接传入所有待合并的DataFrame列表即可实现：

# 自动对齐所有列，df1缺失的Extra1、Extra2列会自动填充为NaN（等价于NULL）
combined_full = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

执行后会保留所有来源表的全部列，不存在的字段位置自动填充空值，完全满足“尽可能保留更多信息”的要求。

需求2：仅保留指定公共列完成纵向拼接 #

如果不需要保留额外字段，只对齐确定的公共列做行拼接，可以先过滤每个表的列再合并：

# 定义确定要保留的公共列清单
common_cols = ["Name", "Status"]
# 逐表过滤列后再纵向合并
combined_common = pd.concat([df[common_cols] for df in [df1, df2]], axis=0, ignore_index=True)

合并后仅保留清单内的字段，不会引入其他额外列，适配统一公共字段做后续分析的场景。

之前代码的问题排查 #

• 第一行concat代码运行失败的核心原因：传入的合并列表中出现了未定义的变量df，对应示例场景你实际需要合并的是df1，属于变量名拼写错误，修正为传入所有待合并的DataFrame列表即可正常运行。
• 第二行combine_first的逻辑不匹配需求：这个方法是按索引横向对齐补值的逻辑，本质是左右方向的列合并，执行后会把相同Name的记录合并为一行，而不是把不同来源的行纵向叠放，和你预期的纵向拼接效果完全偏离。

表格渲染异常的原因 #

你遇到的“预览正常但实际加载无格式”的问题，通常是两类场景导致：

• 在Jupyter类运行环境中：没有显式触发DataFrame的富文本输出，仅靠隐式打印经常会退化成纯文本展示
• 在Markdown文档中：表格的语法结构不完整，预览端的容错能力强可以正常识别，正式渲染端对语法要求严格，就会显示为无格式的纯文本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anon Li