Python 如何将两个数据帧列堆叠在彼此的顶部？

是否有库函数或正确的方法将两个熊猫数据框列堆叠在彼此的顶部

例如，将4列分成2列：

a1  b1  a2  b2
 1   2   3   4
 5   6   7   8

到

我阅读的Pandas数据帧文档大部分只涉及连接行和执行行操作，但我确信必须有一种方法来实现我所描述的，而且我确信它非常简单

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任何帮助都会很好

您可以使用

pandas.DataFrame.iloc

选择前两列和后两列。然后，将这两部分的列名更改为

c

和

d

。之后，您可以使用

pandas.concat

加入它们

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(1, 9).reshape((2, 4)),
        columns=["a1", "b1", "a2", "b2"])

part1 = df.iloc[:,0:2]
part2 = df.iloc[:,2:4]

new_columns = ["c", "d"]
part1.columns = new_columns
part2.columns = new_columns

print pd.concat([part1, part2], ignore_index=True)

这将为您提供：

   c  d
0  1  2
1  5  6
2  3  4
3  7  8

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我会做下面的事情

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a1' : pd.Series([1,5]), 'b1' : pd.Series([2,6]), 'a2' : pd.Series([3,7]), 'b2' : pd.Series([4,8])})

df1 = df[['a1','b1']]
df2 = df[['a2','b2']]
df1.columns = ['c','d']
df2.columns = ['c','d']
df1.append(df2)

我刚才看到@Carsten也回答了这个问题，我也同意他的回答，或者使用：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a1' : pd.Series([1,5]), 'b1' : pd.Series([2,6]), 'a2' : pd.Series([3,7]), 'b2' : pd.Series([4,8])})

df1 = df[['a1','b1']]
df2 = df[['a2','b2']]
df1.columns = ['c','d']
df2.columns = ['c','d']
df1.append(df2)

# Make data as in previous answers 
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(1, 9).reshape((2, 4)),
                  columns=["a1", "b1", "a2", "b2"])

# Melt both columns and concatenate 
df = pd.concat([
    df[['a1', 'a2']].melt(value_name='c'), 
    df[['b1', 'b2']].melt(value_name='d')], 
    axis=1)

# Discard unwanted columns melt creates
df = df[['c', 'd']]