在pandas中连接连续行的简明方法

我想获取一个数据帧并连接连续的行以进行比较

e、 g。 接受

看起来像：

    x           y           t
0   1.237007    -1.035837   0.0
1   -1.782458   1.042942    1.0
2   0.063130    0.355014    2.0

并作出：

    a                               b
    x           y           t       x           y           t
0   1.237007    -1.035837   0.0     -1.782458   1.042942    1.0
1   -1.782458   1.042942    1.0     0.063130    0.355014    2.0

我能想到的最好办法是：

pd.DataFrame(
    [np.append(x,y) for (x, y) in zip(xyt.values, xyt[1:].values)],
    columns=pd.MultiIndex.from_product([('a', 'b'), xyt.columns]))

有更好的方法吗？

让我们用框架在axis=1上试试：

将熊猫作为pd导入
xyt=pd.DataFrame（{'x'：{0:1.237007,1:-1.782458,2:0.06313}，
‘y’：{0:-1.035837，1:1.042942，2:0.355014}，
't'：{0:0.0，1:1.0，2:2.0}）
合并=pd.concat（（xyt，xyt.shift（-1）），轴=1，键=（'a'，'b'））.iloc[：-1]
打印（合并）

合并

：

          a                        b               
          x         y    t         x         y    t
0  1.237007 -1.035837  0.0 -1.782458  1.042942  1.0
1 -1.782458  1.042942  1.0  0.063130  0.355014  2.0

---

您可以使用

pd.concat

：

#生成随机数据
n=10
x、 y=np.random.randn（2，n）
t=np.arange（n）
xyt=pd.DataFrame({
'x'：x，'y'：y，'t'：t
})
#电话
pd.concat（[xyt，xyt.shift（-1）]，轴=1，键=['a'，'b']））
#结果
a b
x y t x y t
0  1.180544  1.707380  0 -0.227370  0.734225  1.0
1 -0.227370  0.734225  1  0.271997 -1.039424  2.0
2  0.271997 -1.039424  2 -0.729960 -1.081224  3.0
3 -0.729960 -1.081224  3  0.185301  0.530126  4.0
4  0.185301  0.530126  4 -0.175333 -0.126157  5.0
5 -0.175333 -0.126157  5 -0.634870  0.068683  6.0
6 -0.634870  0.068683  6  0.350867  0.361564  7.0
7  0.350867  0.361564  7  0.090678 -0.269504  8.0
8  0.090678 -0.269504  8  0.177076 -0.976640  9.0
9 0.177076-0.976640 9楠楠楠楠

          a                        b               
          x         y    t         x         y    t
0  1.237007 -1.035837  0.0 -1.782458  1.042942  1.0
1 -1.782458  1.042942  1.0  0.063130  0.355014  2.0