连接两个pandas数据并重新排序列
我有两个dataframes(df1和df2，如下所示），它们的列在顺序和计数上都不同。我需要将这两个数据页追加到一个Excel文件中，其中的列顺序必须按照下面col_list中指定的顺序。
df1为：
durable_medical_equipment pcp specialist diagnostic imaging generic formulary_brand non_preferred_generic emergency_room inpatient_facility medical_deductible_single medical_deductible_family maximum_out_of_pocket_limit_single maximum_out_of_pocket_limit_family plan_name pdf_name
0 False False False False False False False False False False False False False False ABCBCBC adjnajdn.pdf
pcp specialist generic formulary_brand emergency_room urgent_care inpatient_facility durable_medical_equipment medical_deductible_single medical_deductible_family maximum_out_of_pocket_limit_single maximum_out_of_pocket_limit_family plan_name pdf_name
0 True True False False True True True True True True True True ABCBCBC adjnajdn.pdf
Col_list = ['durable_medical_equipment', 'pcp', 'specialist', 'diagnostic',
'imaging', 'generic', 'formulary_brand', 'non_preferred_generic',
'emergency_room', 'inpatient_facility', 'medical_deductible_single',
'medical_deductible_family', 'maximum_out_of_pocket_limit_single', 'maximum_out_of_pocket_limit_family',
'urgent_care', 'plan_name', 'pdf_name']
我正在尝试使用concat()根据Col_list重新排序我的dataframe。对于dataframe中不存在的列值，该值可以是NaN。
result = pd.concat([df, pd.DataFrame(columns=list(Col_list))])
这不能正常工作。如何实现此重新排序？
我尝试了以下方法：
result = pd.concat([df_repo, pd.DataFrame(columns=list(Col_list))], sort=False, ignore_index=True)
print(result.to_string())
durable_medical_equipment pcp specialist diagnostic imaging generic formulary_brand non_preferred_generic emergency_room inpatient_facility medical_deductible_single medical_deductible_family maximum_out_of_pocket_limit_single maximum_out_of_pocket_limit_family plan_name pdf_name urgent_care
0 False False False False False False False False False False False False False False ABCBCBC adjnajdn.pdf NaN
pcp specialist generic formulary_brand emergency_room urgent_care inpatient_facility durable_medical_equipment medical_deductible_single medical_deductible_family maximum_out_of_pocket_limit_single maximum_out_of_pocket_limit_family plan_name pdf_name diagnostic imaging non_preferred_generic
0 True True False False True True True True True True True True ABCBCBC adjnajdn.pdf NaN NaN NaN
共有1个答案
如果需要，请使用列表adddataframe.reindex中的按值更改顺序，并传递到concat:
df = pd.concat([df1.reindex(Col_list, axis=1),
df2.reindex(Col_list, axis=1)], sort=False, ignore_index=True)
print (df)
durable_medical_equipment pcp specialist diagnostic imaging generic \
0 False False False 0.0 0.0 False
1 True True True NaN NaN False
formulary_brand non_preferred_generic emergency_room inpatient_facility \
0 False 0.0 False False
1 False NaN True True
medical_deductible_single medical_deductible_family \
0 False False
1 True True
maximum_out_of_pocket_limit_single maximum_out_of_pocket_limit_family \
0 False False
1 True True
urgent_care plan_name pdf_name
0 NaN ABCBCBC adjnajdn.pdf
1 1.0 ABCBCBC adjnajdn.pdf
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