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python - Pandas - 按行交错/压缩两个数据帧

coder 2023-08-17 原文

假设我有两个数据框:

>> df1

   0  1  2
0  a  b  c
1  d  e  f

>> df2

   0  1  2
0  A  B  C
1  D  E  F

我怎样才能交错行？即得到这个:

>> interleaved_df

   0  1  2
0  a  b  c
1  A  B  C
2  d  e  f
3  D  E  F

(请注意，我的真实 DF 具有相同的列，但行数不同)。

我尝试过的

灵感来自 this question (非常相似，但询问列):

import pandas as pd
from itertools import chain, zip_longest

df1 = pd.DataFrame([['a','b','c'], ['d','e','f']])  
df2 = pd.DataFrame([['A','B','C'], ['D','E','F']])

concat_df = pd.concat([df1,df2])

new_index = chain.from_iterable(zip_longest(df1.index, df2.index))
# new_index now holds the interleaved row indices

interleaved_df = concat_df.reindex(new_index)

ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

最后一次调用失败是因为 df1 和 df2 有一些相同的索引值(我的真实 DF 也是如此)。

有什么想法吗？

最佳答案

您可以在连接后对索引进行排序，然后重置索引，即

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([['a','b','c'], ['d','e','f']])  
df2 = pd.DataFrame([['A','B','C'], ['D','E','F']])

concat_df = pd.concat([df1,df2]).sort_index().reset_index(drop=True)

输出:

   0  1  2
0  a  b  c
1  A  B  C
2  d  e  f
3  D  E  F

EDIT (OmerB) : Incase of keeping the order regardless of the index value then.

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([['a','b','c'], ['d','e','f']]).reset_index()  
df2 = pd.DataFrame([['A','B','C'], ['D','E','F']]).reset_index()

concat_df = pd.concat([df1,df2]).sort_index().set_index('index')

关于python - Pandas - 按行交错/压缩两个数据帧，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45565311/

交错python39indexdfpandasdataframe

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