关于python：将多个数据帧合并在一起

Merge several dataframes together

我有多个(n)数据帧，行长度可变，每个数据帧有3列。我只需要每个数据帧的第一列，所以我使用df.drop删除了其他列。我想将它们合并到一个具有n列的数据帧中。我用pd.concat合并。

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df1.drop(columns=['col2' ,'col3']).to_csv('df1.csv', sep=';')

df2.drop(columns=['col2', 'col3']).to_csv('df2.csv', sep=';')

pd.concat([pd.concat([df1.drop(columns=['col2','col3']),
df2.drop(columns=['col2','col3'])] ,axis=1)])\
.to_csv('merged.csv', sep=';')

它将以下输出作为csv文件：

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col1 (df1) col1 (df1)
0 0.0
1 0.055
2 0.096
3 0.131
2074 70.997
2075 71.002
2076 71.065
2077 71.101

号

所以你看到它只是把列作为行添加。例如，第3行在第2列中为空。第1列第2074行为空。我以为axis=1可以解决这个问题，但事实并非如此。

预期输出：

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col1 (df1) col1 (df1)
0 0.0 70.997
1 0.055 71.002
2 0.096 71.065
3 0.131 71.101

如果我尝试axis = 1, ignoreIndex=True，我的列名将更改为0和1。

将df2的索引更改为与df1相同

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df2.index=df1.index
df1['col1(df2)']=df2.col1
df1.rename(columns={'col1':'col1(df1)'})
Out[7]:
col1(df1) col1(df2)
0 0.000 70.997
1 0.055 71.002
2 0.096 71.065
3 0.130 71.101

号

在reset_index和参数reset_index(drop=True)创建的两个数据帧中需要相同的索引值：

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df3 = pd.concat([df1['col1'].reset_index(drop=True),
df2['col1'].reset_index(drop=True)], axis=1)
df3.columns = ['col1 (df1)','col1 (df2)']
print (df3)
col1 (df1) col1 (df2)
0 0.000 70.997
1 0.055 71.002
2 0.096 71.065
3 0.131 71.101