英文:
Python pandas: How to match data between two dataframes
问题
第一个数据框（df1）类似于这样：
| Result | A | B | C |
|---|---|---|---|
| 2021-12-31 | False | True | True |
| 2022-01-01 | False | False | True |
| 2022-01-02 | False | True | False |
| 2022-01-03 | True | False | True |
df2是df1的更新版本，日期数据是新的，列名可能增加，类似于这样：
| Result | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| 2022-01-04 | False | False | True | True |
| 2022-01-05 | True | False | True | True |
| 2022-01-06 | False | True | False | True |
| 2022-01-07 | False | False | True | True |
我想要整合这两个数据库，但不知道如何做。
我想要得到类似以下的结果：
| Result | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| 2021-12-31 | False | True | True | NaN |
| 2022-01-01 | False | False | True | NaN |
| 2022-01-02 | False | True | False | NaN |
| 2022-01-03 | True | False | True | NaN |
| 2022-01-04 | False | False | True | True |
| 2022-01-05 | True | False | True | True |
| 2022-01-06 | False | True | False | True |
| 2022-01-07 | False | False | True | True |
非常感谢！
英文:
The first dataframe(df1) is similar to this:
| Result | A | B | C |
|---|---|---|---|
| 2021-12-31 | False | True | True |
| 2022-01-01 | False | False | True |
| 2022-01-02 | False | True | False |
| 2022-01-03 | True | False | True |
df2 is an updated version of df1, the date data are new and the column names may be increased, which is similar to this:
| Result | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| 2022-01-04 | False | False | True | True |
| 2022-01-05 | True | False | True | True |
| 2022-01-06 | False | True | False | True |
| 2022-01-07 | False | False | True | True |
I want to integrate two databases, but I don't know how to do it。
I want to get a result similar to the following:
| Result | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| 2021-12-31 | False | True | True | NaN |
| 2022-01-01 | False | False | True | NaN |
| 2022-01-02 | False | True | False | NaN |
| 2022-01-03 | True | False | True | NaN |
| 2022-01-04 | False | False | True | True |
| 2022-01-05 | True | False | True | True |
| 2022-01-06 | False | True | False | True |
| 2022-01-07 | False | False | True | True |
Thank you very much!
答案1
得分: 0
使用concatenate函数时忽略索引
df_new = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
任何缺失的数值将会是'NaN'。
英文:
Use the concatenate function while ignoring indexes
> df_new = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
Any missing values will be 'NaN'.
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