用 Pandas 连接数据帧交替行

Question

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行来连接数据帧，以便生成的数据帧如下所示：

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

可以看到dff的第一行对应df1的第一行，dff的第二行对应df2的第一行。模式重复直到结束。

我尝试使用以下代码行来实现我的目标：

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])

但是这种方法不起作用，因为 df1.iloc[i] 和 df2.iloc[i] 会自动重塑为列而不是行，我无法恢复该过程（即使使用 .T ).

问题：能否请您建议我一个漂亮而优雅的方式来实现我的目标？

可选: 你能解释一下如何将列转换回行吗？

Answer 1

IIUC

In [64]: pd.concat([df1, df2]).sort_index()
Out[64]:
   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

Answer 2

我无法对已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')

用 Pandas 连接数据帧交替行

Concatenate dataframes alternating rows with Pandas

python

pandas

dataframe

concatenation

alternate