我有兩個數據框兩個 dfs 的代碼如下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'],})我想將 2 個 df 組合起來，得到一個 df，其名稱與相應的收入值相對應，如下所示。任何幫助表示贊賞。請注意，我希望它的順序與輸出中所示的順序相同。
2 回答
慕村225694
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這里可以將值轉換為 numpy 數組并通過傳遞給DataFrame構造函數進行展平：
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作為默認索引值：
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
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嘗試這個：
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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