熊猫串联导致NaN？
锡罐
看起来很简单的函数返回的是NaN，而不是实际的数字。我在这里想念什么？
#Concatenate the dataframes:
dfcal = dfcal.astype(float)
dfmag = dfmag.astype(float)
print('dfcal\n-----',dfcal)
print('dfmag\n-----',dfmag)
df = pd.concat([dfcal,dfmag])
print('concatresult\n-----',df)
干杯!
耶斯列尔
我想您需要axis=1追加新列，caliper为避免重复的depth列，请选择列：
df = pd.concat([dfcal['caliper'],dfmag], axis=1)
要么：
df = pd.concat([dfcal.drop('depth', axis=1),dfmag], axis=1)
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