python pandasのDataframeの列と行の結合に関して

Question

pandasの列と行の結合に関して上手くいかず助言を頂ければと思います。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [''],
                    'B': [''],
                    'C': [''],
                    'D': ['']},index=['a'])

df2 = pd.DataFrame({'B': ['B1'],},index=['user'])

上の二つのDataframeを結合したいのですが、思うような答えになりません。
下記が望む形です。

 　　 A  B  C  D
a
user   　B1      

色々なサイトを回ったところappendで出来るっぽいことを書いていたのですが出来ませんでした。
更にDataframeに下記のようにcolunmsとindexを追加していきたいのですが、Dataframeを扱う上で列と行の名前が一致した場合全て結合する方法はあったりするのでしょうか。concatで列の結合は出来る事は分かったのですが、同時に列の結合も行うことが出来ればと思ってます。

pd.DataFrame({'C': ['B1'],},index=['user'])

よろしくお願いします。

Answer 1

DataFrameの結合ということで、下記でいかがでしょうか。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [''],
                    'B': [''],
                    'C': [''],
                    'D': ['']},index=['a'])

df2 = pd.DataFrame({'B': ['B1'],},index=['user'])
df3 = pd.concat([df1,df2],axis=0)
print(df3)
#       A   B    C    D
#a                      
#user  NaN  B1  NaN  NaN

もう一つの質問は、結合というか要素を一つ変更という解釈でよいのでしょうか。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [''],
                    'B': [''],
                    'C': [''],
                    'D': ['']},index=['a'])

df2 = pd.DataFrame({'B': ['B1'],},index=['user'])
df3 = pd.concat([df1,df2],axis=0)

df3.at['user', 'C']  = 'B1'
print(df3)
#       A   B    C    D
#a                      
#user  NaN  B1  B1  NaN

Comments

[ktg_st]

ありがとうございます。
上書きって感じになるんですね、勉強になりました