Pandas中的数据合并/合并

Question

我有一个df1，例如：

     B    A    C
B         1
A              1
C    2

，以及一个df2，例如：

    C    E    D
C        2    3
E             1
D   2

列和行'C‘在两个数据格式中都很常见。

我想把这些数据结合起来，

    B    A    C    D    E
B        1
A             1
C   2              2    3
D                       1
E   2  

有什么简单的方法吗？pd.concat和pd.append似乎不起作用。谢谢!

编辑: df1.combine_first(df2)工作(谢谢@jezarel)，但是我们能保持原样吗？

Answer 1

combine_first总是有排序列名称的问题，因此需要使用组合列名的reindex：

idx = df1.columns.append(df2.columns).unique()
print (idx)
Index(['B', 'A', 'C', 'E', 'D'], dtype='object')

df = df1.combine_first(df2).reindex(index=idx, columns=idx)
print (df)
     B    A    C    E    D
B  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN
A  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN
C  2.0  NaN  NaN  2.0  3.0
E  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0
D  NaN  NaN  2.0  NaN  NaN

更普遍的解决办法：

c = df1.columns.append(df2.columns).unique()
i = df1.index.append(df2.index).unique()

df = df1.combine_first(df2).reindex(index=i, columns=c)