python合并相同索引列表_python – 按行和相同的索引pandas合并两个数据帧
发布日期:2022-02-03 15:24:54 浏览次数:6 分类:技术文章

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选项1

df3 = df1.stack().to_frame('df1')

df3.loc[:, 'df2'] = df2.stack().values

df3 = df3.stack().unstack(1)

df3

c3f79ef32d0411e88d13e34da81d0bce.png

选项2

一般性

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)

建立

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

7c9c4a7456fe9b1f6543c9d647d6a1b6.png

df2

8d90447ef182feb8e942a74488d9fa08.png

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