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由于某種原因,“join_axes”在 0.25 版中已被棄用。您可以通過重新索引來實現相同的效果。
#won't work:
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1,join_axes=[df1.index]) #won't work
#instead:
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
df3 = df3.reindex(df1.index)

TA貢獻1998條經驗 獲得超6個贊
另一方面,如果您來到這里是因為您嘗試將 join_axes 與列一起使用,請嘗試以下操作:
# the columns of df3 and only the columns of df4 that are common
df_new = pd.concat([df3, df4], axis=1)
df_new[df3.columns]
用 df3 作為
C D E
0 C1 D1 E1
1 C2 D2 E2
2 C3 D3 E3
和 df4 作為
D E F
0 D5 E5 F5
1 D6 E6 F6
2 D7 E7 F7
將產生的結果是
C D D E E
0 C1 D1 D5 E1 E5
1 C2 D2 D6 E2 E6
2 C3 D3 D7 E3 E7

TA貢獻1776條經驗 獲得超12個贊
“join_axes”函數已棄用。作為我的研究結果,我得出以下結論;
代替:
pd.concat ([df1, df2], join_axes = [df1.columns])
你可以試試這個:
pd.concat([df1, df2.reindex(columns = df1.columns)], ignore_index = True)
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