串聯dataframes交替行與熊貓

Question

我有兩個dataframes df1和df2被像這樣定義：

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 

我的目標是通過交替行，這樣所產生的數據幀是這樣來串聯dataframes：

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 

正如您所見，dff的第一行對應於df1的第一行，而dff的第二行是df2的第一行。該模式重複，直到結束。

我嘗試用下面的代碼行達到我的目標：

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]) 

但是這種方法是行不通的，因爲df1.iloc[i]和df2.iloc [I]會自動變形爲列，而不是行和我無法恢復過程（即使使用.T）。

問題：能否請你給我一個漂亮而優雅的方式來達到我的目標？

可選：您還可以提供關於如何將列轉換回行的解釋嗎？

Answer 1

我無法在接受的答案發表評論，但請注意，在默認情況下不穩定的排序操作，所以你必須選擇一個穩定的排序算法。

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

Answer 2

IIUC

In [64]: pd.concat([df1, df2]).sort_index() 
Out[64]: 
    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