パンダのデータフレームに列を追加する

これはおそらく簡単ですが、次のデータがあります。

データフレーム1：

index dat1
0     9
1     5

データフレーム2：

index dat2
0     7
1     6

次の形式のデータフレームが必要です。

index dat1  dat2
0     9     7
1     5     6

このappend方法を試してみましたが、クロス結合（つまり、デカルト積）を取得しました。

これを行う正しい方法は何ですか？

一般的に、あなたは単に参加を探しているようです：

> dat1 = pd.DataFrame({'dat1': [9,5]})
> dat2 = pd.DataFrame({'dat2': [7,6]})
> dat1.join(dat2)
   dat1  dat2
0     9     7
1     5     6

次のものも使用できます。

dat1 = pd.concat([dat1, dat2], axis=1)

どちらjoin()とconcat()方法は、問題を解決することができます。：しかし、私は言及する必要が1警告が表示されます前に、インデックスをリセットしjoin()たりconcat()、あなたが別のデータフレームから一部の行を選択することにより、いくつかのデータフレームを扱うしようとしています。

以下の1つの例は、joinおよびconcatの興味深い動作を示しています。

dat1 = pd.DataFrame({'dat1': range(4)})
dat2 = pd.DataFrame({'dat2': range(4,8)})
dat1.index = [1,3,5,7]
dat2.index = [2,4,6,8]

# way1 join 2 DataFrames
print(dat1.join(dat2))
# output
   dat1  dat2
1     0   NaN
3     1   NaN
5     2   NaN
7     3   NaN

# way2 concat 2 DataFrames
print(pd.concat([dat1,dat2],axis=1))
#output
   dat1  dat2
1   0.0   NaN
2   NaN   4.0
3   1.0   NaN
4   NaN   5.0
5   2.0   NaN
6   NaN   6.0
7   3.0   NaN
8   NaN   7.0

#reset index 
dat1 = dat1.reset_index(drop=True)
dat2 = dat2.reset_index(drop=True)
#both 2 ways to get the same result

print(dat1.join(dat2))
   dat1  dat2
0     0     4
1     1     5
2     2     6
3     3     7


print(pd.concat([dat1,dat2],axis=1))
   dat1  dat2
0     0     4
1     1     5
2     2     6
3     3     7

実際のところ、

data_joined = dat1.join(dat2)
print(data_joined)

適切なGoogle検索の問題：

data = dat_1.append(dat_2)
data = data.groupby(data.index).sum()