以之字形/拉链方式将两个数据帧组合成一个新数据帧答案

【问题标题】：combining two dataframes into one new dataframe in a zig zag/zipper way以之字形/拉链方式将两个数据帧组合成一个新数据帧
【发布时间】：2021-08-06 18:09:08
【问题描述】：

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

我用 pandas 尝试了很多方法，但没有得到答案。

有什么方法可以实现吗？

【问题讨论】：

您能否编辑您的问题并将df1、df2 的样本和预期输出发布到那里？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以创建一个具有递增 id 的列（一个具有奇数，另一个具有偶数：

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)

然后附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'])

【讨论】：

成功了。我正在尝试熊猫系列
乐于助人！！
@jade - 请将答案标记为正确。谢谢

【解决方案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

【讨论】：