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python - 在 Pandas 中按行/列合并两个数据框

问题描述

我有两个具有相同列的数据框：

df1 = pd.DataFrame({
    "A": ["B2", "B3", "B6", "B7"],
    "B": ["D2", "D3", "D6", "D7"],
    "C": ["F2", "F3", "F6", "F7"]})

df2 = pd.DataFrame({
        "A": ["A2", "A3", "A6", "A7"],
        "B": ["E2", "E3", "E6", "E7"],
        "C": ["Z2", "Z3", "Z6", "Z7"]})

我正在尝试找到一种方法将两个 DF 组合在一个新的数据帧中，其中每个单元格组合来自 和 中的等效位置的df1字符串df2；例如，索引位置 0 处的 A 列将是字符串“B2A2”。生成的数据框看起来像这样：

-----------------------------------
     A           B           C
-----------------------------------
  "B2A2"       "D2E2"      "F2Z2"
  "B3A3"       "D3E3"      "F3Z3"
  "B6A6"       "D6E6"      "F6Z6"
  "B7A7"       "D7E7"      "F7Z7"
-----------------------------------

我曾尝试查看merge and的 Pandas 文档concat，但似乎都没有满足我的需求。

标签： pythonpandas

解决方案

你的意思是

df1 + df2

输出：

      A     B     C
0  B2A2  D2E2  F2Z2
1  B3A3  D3E3  F3Z3
2  B6A6  D6E6  F6Z6
3  B7A7  D7E7  F7Z7

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