Pandas （Dataframes）如何让行共享具有重复列名的Dataframes中的同一列

当前数据帧：

    Name       Age  City    Name     Age  City
0   Andy       18   Ely     Laura    18   Ely
1   Joel       39   Odessa  Claudia  36   Odessa
2   Terrence   50   Horsens Lilly    51   Horsens

    Name       Age  City
0   Andy       18   Ely
    Laura      18   Ely
1   Joel       39   Odessa
    Claudia    36   Odessa
2   Terrence   50   Horsens
    Lilly      51   Horsens

所需数据帧：

    Name       Age  City    Name     Age  City
0   Andy       18   Ely     Laura    18   Ely
1   Joel       39   Odessa  Claudia  36   Odessa
2   Terrence   50   Horsens Lilly    51   Horsens

    Name       Age  City
0   Andy       18   Ely
    Laura      18   Ely
1   Joel       39   Odessa
    Claudia    36   Odessa
2   Terrence   50   Horsens
    Lilly      51   Horsens

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我想你得用groupby什么的？这似乎很容易做到，而且很可能是，但我刚刚开始，我无法理解。如果您的数据帧总是具有相同的长度，我们可以使用一个简单的函数来连接数据帧

我们可以使用

np.array\u split

方法将数据帧分块，方法是传入目标列长度，在本例中为3

import numpy as np

def concat_dataframe(dataframe, original_column_length):
    """takes a dataframe and a length of original columns then returns a concenated dataframe.
    dataframe : your dataframe
    column_length : original columns number i.e City, Age, Name
    """
    col_len = len(dataframe.columns) / original_column_length
    return pd.DataFrame(
        np.concatenate([dataframe[col].values for col in np.array_split(df.columns, col_len)]),
        columns = dataframe.iloc[:,:original_column_length].columns.tolist(),
        index = df.index.tolist() * int(col_len)
    ).sort_index()

测试。 使用

Stack

和

cumcount

另一种方法是创建psuedo索引，以从重复索引（列）重塑数据帧

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熊猫不会自动重命名列名吗？你有

Name，Name.1，Name.2等吗？它在最初的df上有，有两列名为“Name-Age-City”和“Name-Age-City.1”，后来我把它们分成了6列，不得不这样留下它们，因为这是练习的要求（来自练习）。但我的重复列不是。1，他们的名字完全一样。我不知道这是否会影响你在那里的工作。此外，我还希望像我在OP上所展示的那样，将nº索引保留为双行。@kalkstein您可以手动设置索引，另一种方法是使用
stack
名称无关紧要。stack不起作用，它会破坏整个数据帧。我需要有默认的熊猫索引。编辑：我看到你已经更新了答案，似乎单凭堆栈本身是不够的。我不知道还有什么其他函数可以使用。@kalkstein如果您的示例不能代表您的数据帧，请另外阅读第一个函数已被修改以添加到您的默认索引中。是否要我更新我的帖子并粘贴引导当前数据帧的代码？