逐行连接数据框上的行

Question

我有 2 个数据框

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'])

我想连接并制作数据帧，就像在模式中打乱一样第一个是类型 1，第二个是类型 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：如果例如 df1 有更多的行然后 df2 那么输出就像

   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。

Answer 1

一种方法是更改输入数据帧的索引。然后连接并按索引排序。这也将处理您的数据帧长度不匹配的情况。

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

如果您需要在数据帧长度不一致时规范化索引，您可以使用 reset_index 作为最后一步：

res = res.reset_index(drop=True)

Answer 2

在两个数据帧中创建一个具有偶数和奇数索引的额外列，并对其进行连接和排序。它将保留两个数据帧的原始索引。

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

逐行连接数据框上的行

concatenate rows on dataframe one by one

python

concat

dataframe

python-3.x

pandas