Question

很抱歉，如果这是一个简单的问题，但是假设我有多个看起来像这样的熊猫数据框：

name    date          value
'a'     '2018-07-28'   0
'a'     '2018-07-29'   1

另一个看起来像这样：

name    date          value
'b'     '2018-07-28'   2
'b'     '2018-07-29'   3

本质上，我想做的是创建一个GroupBy或另一个包含的数据框

date          name    value
'2018-07-28'  'a'     0
'2018-07-28'  'b'     2
'2018-07-29'  'a'     1
'2018-07-29'  'b'     3

必须有一种简单的方法来执行此操作，但是我不确定。

我通过迭代一种方法获得两个原始数据帧，该方法一个接一个地返回每个数据帧。

谢谢！

Answer 1

使用pd.concat

例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({"name": ['a', 'a'], "date":['2018-07-28', '2018-07-29'], "value": [0, 1]})
df2 = pd.DataFrame({"name": ['b', 'b'], "date":['2018-07-28', '2018-07-29'], "value": [2, 3]})
print(pd.concat([df1, df2]).sort_values(by=['date']))

输出：

         date name  value
0  2018-07-28    a      0
0  2018-07-28    b      2
1  2018-07-29    a      1
1  2018-07-29    b      3

如何最好地组织每个键的多个数据点

1 个答案: