以顺序方式连接数据帧答案

【问题标题】：Concat dataframes in sequential manner以顺序方式连接数据帧
【发布时间】：2019-11-03 18:41:42
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

df1:

  start_date  end_date
0 20180101    20181231
1 20170101    20171231

另一个这样的数据框：

df2:

   Type    Value
0  House   100
1  Car     200
2  Bus     300
3  House   150 
4  Car     220  
5  Bus     320

我需要将 df1 的第一个值（start_date 20180101 和 end_date 20181231）应用于第一轮 df2 类型，第二个应用于第二轮，依此类推（第一次出现“House”应该有 start_date 20180101 和 end_date 20181231；第二次“房子”出现它应该有 start_date 20170101 和 end_date 20171231 等等）。它应该是这样的：

df3:

   Type    Value  start_date  end_date
1  House   100    20180101    20181231
2  Car     200    20180101    20181231
3  Bus     300    20180101    20181231
4  House   150    20170101    20171231
5  Car     220    20170101    20171231
6  Bus     320    20170101    20171231

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

首先我们在df2 中创建rounds 列，这表明House 再次出现时将进行单独的轮次。

然后我们在df1 中为每一行创建一个rounds 列。

最后我们merge 在rounds 列：

df2['rounds'] = df2['Type'].eq('House').cumsum()
df1['rounds'] = df1.index + 1

df2 = df2.merge(df1, on='rounds', how='left').drop(columns='rounds')

输出

    Type  Value  start_date  end_date
0  House    100    20180101  20181231
1    Car    200    20180101  20181231
2    Bus    300    20180101  20181231
3  House    150    20170101  20171231
4    Car    220    20170101  20171231
5    Bus    320    20170101  20171231

注意：

我假设您的df1 index 以1 开头，如果它以0 开头，请删除+1

【讨论】：

@Erlan 谢谢，工作得很好。但是显然您假设索引从 1 开始。如果它从 0 开始，我应该删除 +1。对吗？
查看Note之后的最后一部分：@abutremutante
是的，我就是这个意思。它显然是相反的。

【解决方案2】：

让我们使用cumcount

df2.assign(index=df2.groupby('Type').cumcount()).\
      merge(df1.reset_index(),on='index').drop('index',1)
Out[59]: 
    Type  Value  start_date  end_date
0  House    100    20180101  20181231
1    Car    200    20180101  20181231
2    Bus    300    20180101  20181231
3  House    150    20170101  20171231
4    Car    220    20170101  20171231
5    Bus    320    20170101  20171231

【讨论】：