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逐个连接数据帧上的行

concat dataframe pandas python-3.x python

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Nihal Saranga · 技术社区 · 7 年前

我有两个数据帧

df1:
  data  type
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     1
4    e     1

df2:
  data  type
0    v     2
1    w     2
2    x     2
3    y     2
4    z     2 

arr = [['a', 1], ['b', 1], ['c', 1], ['d', 1], ['e', 1]]
arr2 = [['v', 2], ['w', 2], ['x', 2], ['y', 2], ['z', 2]]

df1 = pd.DataFrame(arr, columns=['data', 'type'])
df2 = pd.DataFrame(arr2, columns=['data', 'type'])

我想把数据帧压缩并制作成类似于模式1中的无序排列的数据帧是类型1,类型2…..

预期输出:

  data  type
0    a     1
1    v     2
2    b     1
3    w     2
4    c     1
5    x     2
6    d     1
7    y     2
8    e     1
9    z     2

约束 :例如,如果df1的行数多于df2,则输出类似

   data  type
0     a     1
1     v     2
2     b     1
3     w     2
4     c     1
5     x     2
6     d     1
7     y     2
8     e     1
9     z     2
10    f     1
11    g     1
12    h     1

反之亦然。

2 回复 | 直到 7 年前

1

jpp 7 年前

df1.index = df1.index*2
df2.index = df2.index*2 + 1

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

print(res)

  data  type
0    a     1
1    v     2
2    b     1
3    w     2
4    c     1
5    x     2
6    d     1
7    y     2
8    e     1
9    z     2

reset_index

res = res.reset_index(drop=True)

2

1

Oli 7 年前

arr = [['a', 1], ['b', 1], ['c', 1], ['d', 1], ['e', 1]]
arr2 = [['v', 2], ['w', 2], ['x', 2], ['y', 2], ['z', 2]]

df1 = pd.DataFrame(arr, columns=['data', 'type'])
df2 = pd.DataFrame(arr2, columns=['data', 'type'])

df1['temp'] = range(0, 2*df1.shape[0], 2)  # add even index
df2['temp'] = range(1, 2*df2.shape[0], 2)  # add odd index
df = pd.concat([df1, df2]).sort_values('temp').drop('temp', axis=1)

print (df)

  data  type
0    a     1
0    v     2
1    b     1
1    w     2
2    c     1
2    x     2
3    d     1
3    y     2
4    e     1
4    z     2