假设我有以下两个数据帧 X1 和 X2。我想要 按行合并这两个数据帧,以便每个索引 相同的数据框结合了两者的相应行 数据框。
A B C D
DATE1 a1 b1 c1 d1
DATE2 a2 b2 c2 d2
DATE3 a3 b3 c3 d3
A B C D
DATE1 f1 g1 h1 i1
DATE2 f2 g2 h2 i2
DATE3 f3 g3 h3 i3
how would i combine them to get
A B C D
DATE1 A1 B1 C1 D1
f1 g1 h1 i1
DATE2 A2 B2 C2 D2
f2 g2 h2 i2
DATE3 A3 B3 C3 D3
f3 g3 h3 i3
到目前为止我已经试过了,但这似乎不起作用:
d= pd.concat( { idx : [ X1[idx], X2[idx]] for idx, value in appended_data1.iterrows() } , axis =1}
谢谢
最佳答案
选项 1
df3 = df1.stack().to_frame('df1')
df3.loc[:, 'df2'] = df2.stack().values
df3 = df3.stack().unstack(1)
df3
选项 2 广义
idx = df1.stack().index
dfs = [df1, df2]
dflabels = ['df1', 'df2']
a = np.stack([d.values.flatten() for d in dfs], axis=1)
df3 = pd.DataFrame(a, index=idx, columns=dflabels).stack().unstack(1)
设置
from StringIO import StringIO
import pandas as pd
df1_text = """ A B C D
DATE1 a1 b1 c1 d1
DATE2 a2 b2 c2 d2
DATE3 a3 b3 c3 d3"""
df2_text = """ F G H I
DATE1 f1 g1 h1 i1
DATE2 f2 g2 h2 i2
DATE3 f3 g3 h3 i3"""
df1 = pd.read_csv(StringIO(df1_text), delim_whitespace=True)
df2 = pd.read_csv(StringIO(df2_text), delim_whitespace=True)
df1
df2
关于python - 使用相同的索引 pandas 按行合并两个数据帧,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39354031/