Pandas如何在不丢失列标题的情况下连接两个数据帧

Question

我有以下玩具代码：

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame()
 df["foo"] = [1,2,3,4]

 df2 = pd.DataFrame()
 df2["bar"]=[4,5,6,7]  

 df = pd.concat([df,df2], ignore_index=True,axis=1)
 print(list(df))

输出：[0,1]
预期产出：[foo,bar]（订单并不重要）
有没有办法连接两个数据帧而不会丢失原始列标题，如果我可以保证标题是唯一的？
我想到迭代列然后将它们添加到其中一个DataFrame中，但是有没有pandas函数或我不知道的concat参数？

谢谢！

Answer 1

如merge, join, and concat文档中所述，ignore index将删除所有名称引用并使用范围（0 ... n-1）。因此，一旦删除ignore_index参数或将其设置为false（默认值），它应该为您提供所需的结果。

df = pd.concat([df, df2], axis=1)

这将基于索引加入你的df和df2（相同的索引行将被连接，如果其他数据帧没有该索引的成员，它将被连接为nan）。

如果您对数据帧有不同的索引，并希望以这种方式连接它。您可以创建临时索引并加入，也可以在使用concat（...，ignore_index = True）后设置新数据框的列。