连接交替行与 pandas 的数据帧

问题描述

我有两个数据帧df1和df2定义如下：

df1          df2
Out[69]:     Out[70]:
   A  B         A  B
0  2  a      0  5  q
1  1  s      1  6  w
2  3  d      2  3  e
3  4  f      3  1  r

我的目标是通过交替各行来连接数据帧，因此结果数据帧如下所示：

dff
Out[71]: 
   A  B
0  2  a <--- belongs to df1
0  5  q <--- belongs to df2
1  1  s <--- belongs to df1
1  6  w <--- belongs to df2
2  3  d <--- belongs to df1
2  3  e <--- belongs to df2
3  4  f <--- belongs to df1
3  1  r <--- belongs to df2

如您所见，dff的第一行对应于df1的第一行，dff的第二行是df2的第一行。该模式一直重复到末尾。

我尝试使用以下代码行来实现目标：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A':[2,1,3,4], 'B':['a','s','d','f']})
df2 = pd.DataFrame({'A':[5,6,3,1], 'B':['q','w','e','r']})

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])

但是，此方法不起作用，因为df1.iloc[i]和df2.iloc[i]会自动重塑为列而不是行，并且我无法还原该过程(即使使用.T)。

问题：您能给我推荐一种漂亮优雅的方式来实现我的目标吗？

可选：您还能提供有关如何将列转换回行的说明吗？

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解决方案

我无法对接受的答案发表评论，但请注意，默认情况下排序操作不稳定，因此您必须选择稳定的排序算法。

pd.concat([df1, df2]).sort_index(kind='merge')