合并两个具有独占索引的数据框的最简单方法是什么？

Question

假设您有两个数据框：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["A0", "A1", "A3", "A5"],
        "B": ["B0", "B1", "B3", "B5"],
    },
    index=[0, 1, 3, 5],
)

print(df1)

df2 = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["A2", "A4"],
        "B": ["B2", "B4"],
    },
    index=[2, 4],
)

print(df2)

如何合并Python中的两个df1和df2帧，得到如下df3数据帧：

df3 = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["A0", "A1", "A2", "A3", "A4", "A5"],
        "B": ["B0", "B1", "B2", "B3", "B4", "B5"],
    },
    index=[0, 1, 2, 3, 4, 5],
)

print(df3)

目标是将两个数据帧合并为一个。

谢谢

我尝试了 concat() 函数，但它不起作用，因为我希望索引按升序排序 [0 1 2 3 4 5]。

frames = [df1, df2]

df3 = pd.concat(frames)

Answer 1

最后添加sort_index

df3 = pd.concat(frames).sort_index()
df3
Out[85]: 
    A   B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
3  A3  B3
4  A4  B4
5  A5  B5

合并两个具有独占索引的数据框的最简单方法是什么？

What is the easiest way to merge two data frames with exclusive indexes?

python

merge

dataframe

pandas