使用pandas按行合并具有相同索引的两个数据框

Question

假设我有以下两个数据框X1和X2。我想合并这两个数据框的行，以便每个来自每个数据框的索引相同时，将来自两个数据框的对应行组合起来。

       A  B C  D
DATE1 a1 b1 c1 d1

DATE2 a2 b2 c2 d2

DATE3 a3 b3 c3 d3


       A B  C  D
DATE1 f1 g1 h1 i1

DATE2 f2 g2 h2 i2

DATE3 f3 g3 h3 i3

how would i combine them to get


      A  B  C  D
DATE1 A1 B1 C1 D1
      f1 g1 h1 i1

DATE2 A2 B2 C2 D2
      f2 g2 h2 i2

DATE3 A3 B3 C3 D3
      f3 g3 h3 i3

我迄今为止尝试过这个方法，但似乎并没有起作用：

 d= pd.concat( { idx : [ X1[idx], X2[idx]]  for idx, value in appended_data1.iterrows() } , axis =1}

谢谢

- uniXVanXcel

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你想将这两行合并成什么？是具有相同日期的两个独立行，还是一个列表或字典？ - adabsurdum

是的，两个不同的行具有相同的日期。 - uniXVanXcel

Answer 1

Option 1

df3 = df1.stack().to_frame('df1')
df3.loc[:, 'df2'] = df2.stack().values
df3 = df3.stack().unstack(1)
df3

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选项2 概括

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)

设置

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

df2

- piRSquared

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太好了！谢谢！抱歉，我尝试过了，但是由于等级不够高，无法投票 - 希望其他人能帮忙。 - uniXVanXcel

我想知道如果我想迭代这个过程并添加几个数据框，我该怎么做？谢谢。 - uniXVanXcel

没关系。我想我可以添加第二行代码并迭代数据框名称列表。它有效。我刚试过了。 - uniXVanXcel

@PythonTitus 我更新了帖子，提供了一个比迭代更好的通用解决方案。 - piRSquared

Answer 2

也许这个解决方案也可以解决你的问题：

df3 =  pd.concat([df1,df2]).sort_index()

print df3
Out[42]: 
         A   B   C   D
DATE1  a1  b1  c1  d1
DATE1  f1  g1  h1  i1
DATE2  a2  b2  c2  d2
DATE2  f2  g2  h2  i2
DATE3  a3  b3  c3  d3
DATE3  f3  g3  h3  i3

- Siraj S.