DataFrame追加异常：欲行追加却成列追加，求问题排查方案

这种情况几乎都是因为两个DataFrame的列名不匹配导致的！

当你调用df1.append(df2)时，pandas会按照列名进行对齐合并：如果两个DataFrame的列名完全一致，才会把df2的行追加到df1底部；但如果列名不同（哪怕是大小写差异、列顺序不一样，或者列的数量不一致），pandas会保留所有列，缺失的位置用NaN填充，看起来就像是把df2的列“拼”到了df1右侧。

具体排查与解决步骤： #

1. 先检查列名是否一致
   运行以下代码确认两个DataFrame的列名：

   print("df1列名：", df1.columns)
   print("df2列名：", df2.columns)
   

   如果列名不同，把df2的列名改成和df1完全一致：

   # 直接复用df1的列名
   df2.columns = df1.columns
   

   要是列顺序不对，也可以手动指定列顺序对齐：

   df2 = df2[df1.columns]
   

2. 推荐使用pd.concat()替代append()
   从pandas 1.4.0版本开始，append()方法已经被弃用了，官方更推荐用pd.concat()，逻辑更清晰，还能避免一些隐性问题：

   import pandas as pd
   appendDf = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
   

   其中ignore_index=True会重置合并后的索引，避免出现重复索引的问题。

3. 确认列数一致
   还要确保两个DataFrame都是2列，要是其中一个列数不对，合并后自然会出现多列的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3476463