Concatenate dataframes alternating rows with Pandas(连接交替行与 pandas 的数据帧)
本文介绍了连接交替行与 pandas 的数据帧的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有两个数据帧df1
和df2
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各行来连接数据帧,因此结果数据帧如下所示:
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,dff的第一行对应于df1的第一行,dff的第二行是df2的第一行。该模式一直重复到末尾。
我尝试使用以下代码行来实现目标:
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])
但是,此方法不起作用,因为df1.iloc[i]
和df2.iloc[i]会自动重塑为列而不是行,并且我无法还原该过程(即使使用.T
)。
问题:您能给我推荐一种漂亮优雅的方式来实现我的目标吗?
可选:您还能提供有关如何将列转换回行的说明吗?
推荐答案
我无法对接受的答案发表评论,但请注意,默认情况下排序操作不稳定,因此您必须选择稳定的排序算法。
pd.concat([df1, df2]).sort_index(kind='merge')
这篇关于连接交替行与 pandas 的数据帧的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:连接交替行与 pandas 的数据帧
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