Pandas 合并两个具有不同列的数据框

我肯定在这里错过了一些简单的东西。尝试合并 pandas 中几乎具有相同列名的两个数据框，但右侧数据框有一些左侧没有的列，反之亦然。

>df_may

  id  quantity  attr_1  attr_2
0  1        20       0       1
1  2        23       1       1
2  3        19       1       1
3  4        19       0       0

>df_jun

  id  quantity  attr_1  attr_3
0  5         8       1       0
1  6        13       0       1
2  7        20       1       1
3  8        25       1       1

我尝试过使用外部连接进行连接：

mayjundf = pd.DataFrame.merge(df_may, df_jun, how="outer")

但这会产生：

Left data columns not unique: Index([....

我还指定了要加入的单个列（on = "id"，例如），但是会重复除以下之外的所有列id like attr_1_x, attr_1_y，这并不理想。我还将整个列列表（有很多）传递给on:

mayjundf = pd.DataFrame.merge(df_may, df_jun, how="outer", on=list(df_may.columns.values))

其结果是：

ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

我缺少什么？我想要一个 df 附加所有行，并且attr_1, attr_2, attr_3可能的情况下已填充，未出现的情况下为 NaN。这似乎是一个非常典型的数据处理工作流程，但我被困住了。

我认为在这种情况下concat是你想要的：

In [12]:

pd.concat([df,df1], axis=0, ignore_index=True)
Out[12]:
   attr_1  attr_2  attr_3  id  quantity
0       0       1     NaN   1        20
1       1       1     NaN   2        23
2       1       1     NaN   3        19
3       0       0     NaN   4        19
4       1     NaN       0   5         8
5       0     NaN       1   6        13
6       1     NaN       1   7        20
7       1     NaN       1   8        25

通过传递axis=0在这里，您将 df 堆叠在一起，我相信这就是您想要的然后生成的NaN其各自的 dfs 中不存在的值。