pandas concat函数的ignore_index参数不起作用
pandas concat函数的ignore_index参数不起作用
我正尝试使用pandas的concat
函数来进行列绑定,但是ignore_index=True
似乎不起作用:
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, index=[0, 2, 3, 4]) df2 = pd.DataFrame({'A1': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], 'D2': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}, index=[5, 6, 7, 3]) df1 # A B D # 0 A0 B0 D0 # 2 A1 B1 D1 # 3 A2 B2 D2 # 4 A3 B3 D3 df2 # A1 C D2 # 5 A4 C4 D4 # 6 A5 C5 D5 # 7 A6 C6 D6 # 3 A7 C7 D7 dfs = [df1, df2] df = pd.concat(dfs, axis=1, ignore_index=True) print df
结果是:
0 1 2 3 4 5 0 A0 B0 D0 NaN NaN NaN 2 A1 B1 D1 NaN NaN NaN 3 A2 B2 D2 A7 C7 D7 4 A3 B3 D3 NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN A4 C4 D4 6 NaN NaN NaN A5 C5 D5 7 NaN NaN NaN A6 C6 D6
即使我使用df1.reset_index()
和df2.reset_index()
重置索引,然后尝试pd.concat([df1, df2], axis=1)
,仍然会产生相同的结果!