如何垂直堆叠具有不同列名的pandas数据帧

在pandas中，可以使用concat()函数来垂直堆叠具有不同列名的数据帧。concat()函数可以将多个数据帧按照指定的轴进行连接。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建不同列名的数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

1. 使用concat()函数进行垂直堆叠：

result = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

在concat()函数中，axis=0表示按照行的方向进行连接，ignore_index=True表示重新生成索引。

最终的结果将会是一个具有不同列名的数据帧，其中缺失的列会用NaN填充。例如，上述代码的结果如下：

    A    B    C   D
0   1    4  NaN NaN
1   2    5  NaN NaN
2   3    6  NaN NaN
3 NaN  NaN    7  10
4 NaN  NaN    8  11
5 NaN  NaN    9  12

这样就完成了垂直堆叠具有不同列名的pandas数据帧的操作。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• 腾讯云·云服务器CVM
• 腾讯云·云数据库MySQL
• 腾讯云·云原生容器服务TKE
• 腾讯云·人工智能AI
• 腾讯云·物联网IoT
• 腾讯云·移动开发MPS
• 腾讯云·对象存储COS
• 腾讯云·区块链BCS
• 腾讯云·元宇宙UCC