我有两个数据框df1
和df2
,其定义如下:
df1 df2
Out[69]: Out[70]:
A B A B
0 2 a 0 5 q
1 1 s 1 6 w
2 3 d 2 3 e
3 4 f 3 1 r
我的目标是通过交替行来连接数据帧,以便生成的数据帧如下所示:
dff
Out[71]:
A B
0 2 a <--- belongs to df1
0 5 q <--- belongs to df2
1 1 s <--- belongs to df1
1 6 w <--- belongs to df2
2 3 d <--- belongs to df1
2 3 e <--- belongs to df2
3 4 f <--- belongs to df1
3 1 r <--- belongs to df2
如您所见,第一行dff对应于df1的第一行,第二行dff是df2的第一行。模式重复直到结束。
我尝试使用以下代码行达到目标:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':[2,1,3,4], 'B':['a','s','d','f']})
df2 = pd.DataFrame({'A':[5,6,3,1], 'B':['q','w','e','r']})
dfff = pd.DataFrame()
for i in range(0,4):
dfx = pd.concat([df1.iloc[i].T, df2.iloc[i].T])
dfff = pd.concat([dfff, dfx])
然而,这种方法不起作用,因为df1.iloc[i]
和df2.iloc [i]会自动重新整形为列而不是行,我无法恢复过程(即使使用.T
)。
问题:您能否建议我一个优雅而优雅的方式来实现我的目标?
可选:您是否还可以提供有关如何将列转换回行的说明?
答案 0 :(得分:2)
我无法对接受的答案发表评论,但请注意默认情况下不稳定的排序操作,因此您必须选择稳定的排序算法。
pd.concat([df1, df2]).sort_index(kind='merge')
答案 1 :(得分:1)
IIUC
In [64]: pd.concat([df1, df2]).sort_index()
Out[64]:
A B
0 2 a
0 5 q
1 1 s
1 6 w
2 3 d
2 3 e
3 4 f
3 1 r