串联dataframes交替行与熊猫

Question

我有两个dataframes df1和df2被像这样定义：

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行，这样所产生的数据帧是这样来串联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 

正如您所见，dff的第一行对应于df1的第一行，而dff的第二行是df2的第一行。该模式重复，直到结束。

我尝试用下面的代码行达到我的目标：

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]) 

但是这种方法是行不通的，因为df1.iloc[i]和df2.iloc [I]会自动变形为列，而不是行和我无法恢复过程（即使使用.T）。

问题：能否请你给我一个漂亮而优雅的方式来达到我的目标？

可选：您还可以提供关于如何将列转换回行的解释吗？

Answer 1

我无法在接受的答案发表评论，但请注意，在默认情况下不稳定的排序操作，所以你必须选择一个稳定的排序算法。

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