以zig /zipper方式将两个数据帧合并为一个新的数据帧

Question

我有df1和df2，我想创建新的数据帧df3，这样df3的第一条记录应该是来自df1的第一条记录，df3的第二条记录应该是df2的第一条记录。它以类似的方式继续着。

我对熊猫尝试了很多方法，但都没有得到答案。

有什么方法可以做到这一点吗？

Answer 1

您可以创建一个具有增量id的列(一个是奇数列，另一个是偶数列：

import numpy as np
df1['unique_id'] = np.arange(0, df1.shape[0]*2,2)
df2['unique_id'] = np.arange(1, df2.shape[0]*2,2)

然后追加它们并按此列排序：

df3 = df1.append(df2)
df3 = df3.sort_values(by=['unique_id'])

之后，您可以删除您创建的列：

df3 = df3.drop(columns=['unique_id'])

Answer 2

你可以这样做：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A':[3,3,4,6], 'B':['a1','b1','c1','d1']})
df2 = pd.DataFrame({'A':[5,4,6,1], 'B':['a2','b2','c2','d2']})

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])
    
    
print(pd.concat([df1, df2]).sort_index(kind='merge'))

这给了我们

 A   B
0  3  a1
0  5  a2
1  3  b1
1  4  b2
2  4  c1
2  6  c2
3  6  d1
3  1  d2