使用相同的索引pandas按行合并两个数据帧

Question

假设我有以下两个数据帧X1和X2。我想要 按行合并这两个数据帧，以便每个数据框都有一个 数据帧相同，组合了两者的相应行 dataframes。

       A  B C  D
DATE1 a1 b1 c1 d1

DATE2 a2 b2 c2 d2

DATE3 a3 b3 c3 d3


       A B  C  D
DATE1 f1 g1 h1 i1

DATE2 f2 g2 h2 i2

DATE3 f3 g3 h3 i3

how would i combine them to get


      A  B  C  D
DATE1 A1 B1 C1 D1
      f1 g1 h1 i1

DATE2 A2 B2 C2 D2
      f2 g2 h2 i2

DATE3 A3 B3 C3 D3
      f3 g3 h3 i3

到目前为止，我已经尝试了这个，但这似乎不起作用：

 d= pd.concat( { idx : [ X1[idx], X2[idx]]  for idx, value in appended_data1.iterrows() } , axis =1}

感谢

Answer 1

选项1

$stmt=$db->prepare('SELECT *, COUNT(*) AS cnt FROM cusbuilder_sites ORDER BY id');
$stmt->execute();
$row = $stmt->fetchAll();
if ($row['cnt'] > $row[id]) {
    ...

选项2 广义

df3 = df1.stack().to_frame('df1')
df3.loc[:, 'df2'] = df2.stack().values
df3 = df3.stack().unstack(1)
df3

设置

idx = df1.stack().index

dfs = [df1, df2]
dflabels = ['df1', 'df2']

a = np.stack([d.values.flatten() for d in dfs], axis=1)
df3 = pd.DataFrame(a, index=idx, columns=dflabels).stack().unstack(1)

from StringIO import StringIO
import pandas as pd


df1_text = """       A  B C  D
DATE1 a1 b1 c1 d1
DATE2 a2 b2 c2 d2
DATE3 a3 b3 c3 d3"""


df2_text = """       F  G H  I
DATE1 f1 g1 h1 i1
DATE2 f2 g2 h2 i2
DATE3 f3 g3 h3 i3"""

df1 = pd.read_csv(StringIO(df1_text), delim_whitespace=True)
df2 = pd.read_csv(StringIO(df2_text), delim_whitespace=True)

df1

Answer 2

也许这个解决方案也可以解决您的问题：

df3 =  pd.concat([df1,df2]).sort_index()

print df3
Out[42]: 
         A   B   C   D
DATE1  a1  b1  c1  d1
DATE1  f1  g1  h1  i1
DATE2  a2  b2  c2  d2
DATE2  f2  g2  h2  i2
DATE3  a3  b3  c3  d3
DATE3  f3  g3  h3  i3