![“合并” numpy数组以及一个共同的维度[重复]](http://www.mshxw.com/aiimages/31/634103.png "“合并” numpy数组以及一个共同的维度[重复]")
如果您可以将数据加载到单独的
pandas数据帧中，这将变得很简单。
df x y10 0 01 1 12 2 23 3 34 4 45 5 5df2 x y20 0.5 0.51 1.5 1.52 2.5 2.53 3.5 3.54 4.5 4.55 5.5 5.5
执行一个external
merge，然后对该
x列进行排序。
df = df.merge(df2, how='outer').sort_values('x')df x y1 y20 0 0 NaN6 0.5 NaN 0.51 1 1 NaN7 1.5 NaN 1.52 2 2 NaN8 2.5 NaN 2.53 3 3 NaN9 3.5 NaN 3.54 4 4 NaN10 4.5 NaN 4.55 5 5 NaN11 5.5 NaN 5.5如果需要数组，请调用
.values结果：
df.valuesarray([[0.0, 0.0, nan], [0.5, nan, 0.5], [1.0, 1.0, nan], [1.5, nan, 1.5], [2.0, 2.0, nan], [2.5, nan, 2.5], [3.0, 3.0, nan], [3.5, nan, 3.5], [4.0, 4.0, nan], [4.5, nan, 4.5], [5.0, 5.0, nan], [5.5, nan, 5.5]], dtype=object)
