在python中连接两个维度不等的数据帧

我有两个不相等行的数据帧。我想将一个数据帧的前20行连接到另一个数据帧的前5行，并递归地执行此操作，直到两个文件结束

样本数据：

df1
col1    col2
1       0.1     
2       0.2
3       0.3
4       0.4
5       0.5
6       0.6
20      0.10
21      0.01
22      0.01
23      0.01
24      0.01
40      0.01
100     0.90

输出

col1    col2
1       0.1     
2       0.2
3       0.3
4       0.4
5       0.5
6       0.6
20      0.10
1      0.1
2      0.2
3      0.3
4      0.4
5      0.5
20      0.10
21      0.01
22      0.01
23      0.01
24      0.01
40      0.01
6      0.6
7      0.7
8      0.8
9      0.9
10     0.4

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感谢

我们的想法是将

数据框

中的索引用

/

整数除法进行更改，然后按排序，最后按

重置索引创建默认索引

：

N1 = 20
N2 = 5

#if not default RangeIndex in both
df1 = df1.reset_index(drop=True)
df2 = df2.reset_index(drop=True)

df1.index //= N1
df2.index //= N2

df = pd.concat([df1, df2]).sort_index(kind='mergesort').reset_index(drop=True)

样本：

df1 = pd.DataFrame({'a':range(20)})
df2 = pd.DataFrame({'a':range(100, 110)})
#print (df1)
#print (df2)

N1 = 5
N2 = 3

df1.index //= N1
df2.index //= N2

df = pd.concat([df1, df2]).sort_index(kind='mergesort').reset_index(drop=True)

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其思想是通过整数除法将

数据帧

中的索引和

/

一起更改，并通过

重置索引

最后创建默认索引：

N1 = 20
N2 = 5

#if not default RangeIndex in both
df1 = df1.reset_index(drop=True)
df2 = df2.reset_index(drop=True)

df1.index //= N1
df2.index //= N2

df = pd.concat([df1, df2]).sort_index(kind='mergesort').reset_index(drop=True)

样本：

df1 = pd.DataFrame({'a':range(20)})
df2 = pd.DataFrame({'a':range(100, 110)})
#print (df1)
#print (df2)

N1 = 5
N2 = 3

df1.index //= N1
df2.index //= N2

df = pd.concat([df1, df2]).sort_index(kind='mergesort').reset_index(drop=True)

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