如何将两个 Pandas Dataframe 列堆叠在一起？答案

【问题标题】：How do you stack two Pandas Dataframe columns on top of each other?如何将两个 Pandas Dataframe 列堆叠在一起？
【发布时间】：2015-02-15 07:27:27
【问题描述】：

是否有将两个 Pandas 数据框列堆叠在一起的库函数或正确方法？

例如将 4 列变成 2：

a1  b1  a2  b2
 1   2   3   4
 5   6   7   8

到

我阅读的大部分 Pandas 数据框文档仅涉及连接行和进行行操作，但我确信必须有一种方法来完成我所描述的操作，而且我确信它非常简单。

任何帮助都会很棒。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe data-analysis

【解决方案1】：

您可以使用pandas.DataFrame.iloc 选择前两列和后两列。然后，将两个部分的列名更改为c 和d。之后，您可以使用pandas.concat 加入他们。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(1, 9).reshape((2, 4)),
        columns=["a1", "b1", "a2", "b2"])

part1 = df.iloc[:,0:2]
part2 = df.iloc[:,2:4]

new_columns = ["c", "d"]
part1.columns = new_columns
part2.columns = new_columns

print pd.concat([part1, part2], ignore_index=True)

这给了你：

【讨论】：

【解决方案2】：

我会做以下事情

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a1' : pd.Series([1,5]), 'b1' : pd.Series([2,6]), 'a2' : pd.Series([3,7]), 'b2' : pd.Series([4,8])})

df1 = df[['a1','b1']]
df2 = df[['a2','b2']]
df1.columns = ['c','d']
df2.columns = ['c','d']
df1.append(df2)

我刚刚看到@Carsten 也回答了这个问题，我也同意他的回答

【讨论】：

【解决方案3】：

或者，使用melt：

# Make data as in previous answers 
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(1, 9).reshape((2, 4)),
                  columns=["a1", "b1", "a2", "b2"])

# Melt both columns and concatenate 
df = pd.concat([
    df[['a1', 'a2']].melt(value_name='c'), 
    df[['b1', 'b2']].melt(value_name='d')], 
    axis=1)

# Discard unwanted columns melt creates
df = df[['c', 'd']]

【讨论】：