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python - 如何在熊猫中连接两个或多个具有不同列名的数据框

问题描述

我有数百个 csv 文件，我需要将其加入一个文件。我将它们全部加载为熊猫数据框。示例数据框：

df1 = pd.DataFrame({'a':['e1','e1','e1'],'x':[4,5,6],'y':[7,8,9]})
df2 = pd.DataFrame({'a':['e2','e2','e2'],'x':[13,14,15],'y':[16,17,18], 'z':[100,101,102]})

我需要这个输出：

    a   x   y    z
0  e1   4   7     
1  e1   5   8     
2  e1   6   9     
3  e2  13  16  100
4  e2  14  17  101
5  e2  15  18  102

或者

    a   x   y    z
0  e1   4   7   na
1  e1   5   8   na
2  e1   6   9   na
3  e2  13  16  100
4  e2  14  17  101
5  e2  15  18  102

我怎样才能做到这一点？谢谢

编辑：

我有 cca​​ 500 个 csv 文件，这是我从中制作一个文件的代码：

import glob
import pandas as pd

path = r'C:/Users/Miro/data hist'
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

li = []

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, sep='delimiter', header=None)
    li.append(df)

frame = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)

frame.to_csv( "full.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

标签： pythonpython-3.xpandasdataframe

解决方案

这应该工作

df1 = pd.DataFrame({'a':['e1','e1','e1'],'x':[4,5,6],'y':[7,8,9]})
df2 = pd.DataFrame({'a':['e2','e2','e2'],'x':[13,14,15],'y':[16,17,18], 'z':[100,101,102]})
newdf = df1.append(df2, ignore_index=True)

    a   x   y      z
0  e1   4   7    NaN
1  e1   5   8    NaN
2  e1   6   9    NaN
3  e2  13  16  100.0
4  e2  14  17  101.0
5  e2  15  18  102.0

或者如果你真的想要na价值观而不是NaN你可以做的

newdf = df1.append(df2, ignore_index=True).fillna("na")

    a   x   y    z
0  e1   4   7   na
1  e1   5   8   na
2  e1   6   9   na
3  e2  13  16  100
4  e2  14  17  101
5  e2  15  18  102

要使其在您编辑的问题中起作用：

import glob
import pandas as pd

path = r'C:/Users/Miro/data hist'
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

li = pd.DataFrame()

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, sep='delimiter', header=None)
    li = li.append(df, ignore_index=True)


li.to_csv( "full.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

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