如何按列和索引连接Pandas DataFrames？

我有四个大熊猫DataFrames用数值列和指标：如何按列和索引连接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])

我想将它们连接成这样一个数据帧，两个列名和索引匹配：

如果我尝试pd.concat这四个dfs，它们会被堆叠（上面和下面或侧面，具体取决于axis），我结束了NaN值在DF：

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

如何使用pd.concat（或merge，join等），以获得正确的结果呢？

来源

2017-05-19 user2950747

你需要对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

更好的为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

更多动态：

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

来源

2017-05-19 07:46:52 jezrael

非常感谢，动态版本是完美的。 – user2950747

很高兴能帮到你，美好的一天！顺便说一句，非常好的问题，丰富多彩;） – jezrael

您可以使用加入过：

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

来源

2017-05-19 07:57:36 ayhan

如何按列和索引连接Pandas DataFrames？

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