我有以下玩具代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df["foo"] = [1,2,3,4]
df2 = pd.DataFrame()
df2["bar"]=[4,5,6,7]
df = pd.concat([df,df2], ignore_index=True,axis=1)
print(list(df))
输出：[0,1]
预期输出：（[foo,bar]顺序不重要）
是否有任何方法可以串联两个数据框而又不丢失原始列标题，如果我可以保证标题将是唯一的呢？
我想到了遍历各列，然后将它们添加到DataFrame之一中的过程，但是是否存在concat我不知道的pandas函数或参数？
谢谢！
如merge，join和concat文档中所述，ignore index将删除所有名称引用，而改用范围（0 ... n-1）。因此，一旦删除ignore_index参数或将其设置为false（默认值），它便会为您提供所需的结果。
df = pd.concat([df, df2], axis=1)
这将基于索引将df和df2连接起来（相同的索引行将被串联，如果其他数据框没有该索引的成员，它将被串联为nan）。
如果您在数据框上有不同的索引，并希望以这种方式进行连接。您可以创建一个临时索引并在其上进行连接，也可以在使用concat（...，ignore_index = True）之后设置新数据框的列。
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