我有两个数据框两个 dfs 的代码如下import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'income1': [-13036.0, 1200.0, -12077.5, 1100.0], 'income2': [-30360.0, 2000.0, -2277.5, 1500.0],})df2 = pd.DataFrame({'name1': ['abc', 'deb', 'hghg', 'gfgf'], 'name2': ['dfd', 'dfd1', 'df3df', 'fggfg'],})我想将 2 个 df 组合起来，得到一个 df，其名称与相应的收入值相对应，如下所示。任何帮助表示赞赏。请注意，我希望它的顺序与输出中所示的顺序相同。
2 回答
慕村225694
TA贡献1880条经验 获得超4个赞
这里可以将值转换为 numpy 数组并通过传递给DataFrame构造函数进行展平：
df = pd.DataFrame({'Name': np.ravel(df2.to_numpy()),
'Income': np.ravel(df1.to_numpy())})
print (df)
Name Income
0 abc -13036.0
1 dfd -30360.0
2 deb 1200.0
3 dfd1 2000.0
4 hghg -12077.5
5 df3df -2277.5
6 gfgf 1100.0
7 fggfg 1500.0
或者concat使用DataFrame.stack和Series.reset_index作为默认索引值：
df = pd.concat([df2.stack().reset_index(drop=True),
df1.stack().reset_index(drop=True)],axis=1, keys=['Name','Income'])
print (df)
Name Income
0 abc -13036.0
1 dfd -30360.0
2 deb 1200.0
3 dfd1 2000.0
4 hghg -12077.5
5 df3df -2277.5
6 gfgf 1100.0
7 fggfg 1500.0
忽然笑
TA贡献1806条经验 获得超5个赞
尝试这个：
incomes = pd.concat([df1.income1, df1.income2], axis = 0)
names = pd.concat([df2.name1 , df2.name2] , axis = 0)
df = pd.DataFrame({'Name': names, 'Incomes': incomes})
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