如何在列名不同時將數據幀附加到另一個（具有相同的列大小）

Question

有沒有辦法將具有相同列數但名稱不同的兩個數據框合併？ concat，merge和join方法似乎不適用於此任務。例如，我想結合這兩個：

#dataframe1: 
columnA | columnB 
15  | 23 

#dataframe2: 
columnC | columnD 
12  | 29 

進入這個：

#dataframe3: 
anyColumnName1 | anyColumnName1 
15    | 23 
12    | 29 

請注意，我在我的情況下90列。

Answer 1

您可以先重命名第二個數據幀的列。

如果他們有相同的列數，然後簡單地說：

dataframe2.columns = dataframe1.columns

，然後CONCAT他們。

Answer 2

您可以使用numpy.concatenate與DataFrame構造：

print (np.concatenate([df1, df2])) 
[[15 23] 
[12 29]] 

df = pd.DataFrame(np.concatenate([df1, df2]), columns=['a','b']) 
print (df) 
    a b 
0 15 23 
1 12 29 

Answer 3

您可以通過重命名基於第一第二數據幀的列使用append。

In [304]: df1.append(df2.rename(columns=dict(zip(df2.columns, df1.columns)))) 
Out[304]: 
    columnA columnB 
0  15  23 
0  12  29 

詳情。

In [308]: df1 
Out[308]: 
    columnA columnB 
0  15  23 

In [309]: df2 
Out[309]: 
    columnC columnD 
0  12  29 

In [310]: dict(zip(df2.columns, df1.columns)) 
Out[310]: {'columnC': 'columnA', 'columnD': 'columnB'} 

In [311]: df2.rename(columns=dict(zip(df2.columns, df1.columns))) 
Out[311]: 
    columnA columnB 
0  12  29