如何按列和索引連接Pandas DataFrames？

我有四個大熊貓DataFrames用數值列和指標：如何按列和索引連接Pandas DataFrames？

A = pd.DataFrame(data={"435000": [9.792, 9.795], "435002": [9.825, 9.812]}, index=[119000, 119002]) 
B = pd.DataFrame(data={"435004": [9.805, 9.783], "435006": [9.785, 9.78]}, index=[119000, 119002]) 
C = pd.DataFrame(data={"435000": [9.778, 9.743], "435002": [9.75, 9.743]}, index=[119004, 119006]) 
D = pd.DataFrame(data={"435004": [9.743, 9.743], "435006": [9.762, 9.738]}, index=[119004, 119006])

我想將它們連接成這樣一個數據幀，兩個列名和索引匹配：

如果我嘗試pd.concat這四個dfs，它們會被堆疊（上面和下面或側面，具體取決於axis），我結束了NaN值在DF：

result = pd.concat([A, B, C, D], axis=0)

如何使用pd.concat（或merge，join等），以獲得正確的結果呢？

來源

2017-05-19 user2950747

你需要對CONCAT：

result = pd.concat([pd.concat([A, C], axis=0), pd.concat([B, D], axis=0)], axis=1) 
print (result) 
     435000 435002 435004 435006 
119000 9.792 9.825 9.805 9.785 
119002 9.795 9.812 9.783 9.780 
119004 9.778 9.750 9.743 9.762 
119006 9.743 9.743 9.743 9.738

更好的爲stack + concat + unstack：

result = pd.concat([A.stack(), B.stack(), C.stack(), D.stack()], axis=0).unstack() 
print (result) 
     435000 435002 435004 435006 
119000 9.792 9.825 9.805 9.785 
119002 9.795 9.812 9.783 9.780 
119004 9.778 9.750 9.743 9.762 
119006 9.743 9.743 9.743 9.738

更多動態：

dfs = [A,B,C,D] 
result = pd.concat([df.stack() for df in dfs], axis=0).unstack() 
print (result) 
     435000 435002 435004 435006 
119000 9.792 9.825 9.805 9.785 
119002 9.795 9.812 9.783 9.780 
119004 9.778 9.750 9.743 9.762 
119006 9.743 9.743 9.743 9.738

來源

2017-05-19 07:46:52 jezrael

非常感謝，動態版本是完美的。 – user2950747

很高興能幫到你，美好的一天！順便說一句，非常好的問題，豐富多彩;） – jezrael

您可以使用加入過：

pd.concat((A.join(B), C.join(D))) 
Out: 
     435000 435002 435004 435006 
119000 9.792 9.825 9.805 9.785 
119002 9.795 9.812 9.783 9.780 
119004 9.778 9.750 9.743 9.762 
119006 9.743 9.743 9.743 9.738

來源

2017-05-19 07:57:36 ayhan

如何按列和索引連接Pandas DataFrames？

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