pandas如何添加具有不匹配的行

您可以使用pandas的concat函数来添加具有不匹配的行。具体来说，您可以使用ignore_index参数来忽略原始索引并创建一个新的索引。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

df_concat = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(df_concat)

输出结果：

A B C
0 1 4 NaN
1 2 5 NaN
2 3 6 NaN
3 7 9 11.0
4 8 10 12.0

在这个例子中，我们将df2添加到df1中。由于df2具有一个额外的列C，因此新的DataFrame df_concat中将包含一个名为C的新列。同时，ignore_index参数将创建一个新的索引，使得所有行都具有唯一的索引值。

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pandas如何添加具有不匹配的列

您可以使用pandas的merge()函数来添加具有不匹配的列。该函数可以将两个数据框按照指定的列进行合并，如果两个数据框中的列名不同，可以使用left_on和right_on参数来指定不同的列名。如果两个数据框中的列名相同但是数据类型不同，可以使用astype()函数将其转换为相同的数据类型。

pandas与numpy版本匹配

确保 pandas 与 numpy 版本匹配可以避免一些不必要的错误和警告。通常情况下，pandas 会依赖于特定版本的 numpy，因此如果你要升级 pandas 或 numpy，最好确保它们是兼容的。

你可以使用以下命令检查 pandas 和 numpy 的版本：

import pandas as pd
import numpy as np

print(pd.__version__)
print(np.__version__)

如果你发现 pandas 和 numpy 的版本不匹配，可以通过升级或降级它们来解决。例如，如果你想在 pandas 1.2.3 中使用 numpy 1.19.5，可以使用以下命令：

pip install pandas==1.2.3 numpy==1.19.5

这将升级或降级 pandas 和 numpy 到指定的版本。