Python 如何转换和组合两个数据帧

我试图将dataframe列分配给.loc函数的行和列。我有一个没有设置索引的数据框

df

，其中

站点
和
访问
作为我的列标题

指数
场地
参观
0
101
访问1
1.
102
访问1
2.
102
访问2

这是一个关于合并的问题，但是应该转换数据帧，以便正确地合并它们

转换数据帧

通过将
'Visit 1'
和
'Visit 2'
堆叠到单个列中，将值置于相邻列中，从而将
df2
转换为一个列
从技术上讲，这些列不需要重命名，如下所述。但是，我认为它使创建

将熊猫作为pd导入
#创建df1
df1=pd.DataFrame（{'Index'：['0'，'1'，'2']，'Site'：['101'，'102'，'102']，'Visit'：['Visit 1'，'Visit 1'，'Visit 2']}）
#删除索引列
df1.drop（列=['Index']，inplace=True）
#显示器（df1）
实地考察
0 101访问1
1 102访问1
2 102访问2
#创建df2
df2=pd.DataFrame（{'Index'：['101'，'102']，'Visit 1'：['50'，'100']，'Visit 2'：['60'，'120']}）
#显示器（df2）
索引访问1访问2
0   101      50      60
1   102     100     120
#将访问1和访问2堆叠到单个列中
df2=df2.set_index（'index'）.stack（）.reset_index（）
#重命名列
df2.columns=[“站点”、“访问”、“成本”]
#显示器（df2）
实地考察费用
0 101访问1 50
1 101访问2 60
2102参观1100
3 102访问2 120

合并数据帧

看

cost=df1.merge（df2，on=['Site'，'Visit']）
#显示（成本）
实地考察费用
0 101访问1 50
1102参观1100
2 102访问2 120

这是一个关于合并的问题，但是应该转换数据帧，以便正确地合并它们

转换数据帧

通过将
'Visit 1'
和
'Visit 2'
堆叠到单个列中，将值置于相邻列中，从而将
df2
转换为一个列
从技术上讲，这些列不需要重命名，如下所述。但是，我认为它使创建

将熊猫作为pd导入
#创建df1
df1=pd.DataFrame（{'Index'：['0'，'1'，'2']，'Site'：['101'，'102'，'102']，'Visit'：['Visit 1'，'Visit 1'，'Visit 2']}）
#删除索引列
df1.drop（列=['Index']，inplace=True）
#显示器（df1）
实地考察
0 101访问1
1 102访问1
2 102访问2
#创建df2
df2=pd.DataFrame（{'Index'：['101'，'102']，'Visit 1'：['50'，'100']，'Visit 2'：['60'，'120']}）
#显示器（df2）
索引访问1访问2
0   101      50      60
1   102     100     120
#将访问1和访问2堆叠到单个列中
df2=df2.set_index（'index'）.stack（）.reset_index（）
#重命名列
df2.columns=[“站点”、“访问”、“成本”]
#显示器（df2）
实地考察费用
0 101访问1 50
1 101访问2 60
2102参观1100
3 102访问2 120

合并数据帧

看

cost=df1.merge（df2，on=['Site'，'Visit']）
#显示（成本）
实地考察费用
0 101访问1 50
1102参观1100
2 102访问2 120
您还可以与
df2.stack
的索引一起使用，以实现目标

df1=df1.设置索引（“索引”）
df2=df2.设置索引（'index'））
df_reuslt=df1.join（df2.stack（）.rename（'Cost'），
on=[“站点”，“访问”]）
打印（df_-lt）
#实地考察费用
#索引
#0 101访问1 50
#1102参观1100
#2 102访问2 120
您还可以与
df2.stack
的索引一起使用，以实现目标

df1=df1.设置索引（“索引”）
df2=df2.设置索引（'index'））
df_reuslt=df1.join（df2.stack（）.rename（'Cost'），
on=[“站点”，“访问”]）
打印（df_-lt）
#实地考察费用
#索引
#0 101访问1 50
#1102参观1100
#2 102访问2 120
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