pandas 熊猫：具有不同列名的连接数据框
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/34282847/
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pandas: concat data frame with different column name
提问by arkisle
Suppose I have this data frame
假设我有这个数据框
id x y
0 a hello
0 b test
1 c hi
2 a hi
3 d bar
I want to concat x and y into a single column like this keeping their ids
我想像这样将 x 和 y 连接到一个列中，并保留它们的 id
id x
0 a
0 b
1 c
2 a
3 d
0 hello
0 test
1 hi
2 hi
3 bar
And how if I want to give a new name for the concat column? (e.g. 'x' to 'xy')
如果我想为 concat 列指定一个新名称怎么办？（例如“x”到“xy”）
采纳答案by Stefan
I don't think pandas.concatincludes the option to set new columnnames (see docs), but you could assign like so:
我认为不pandas.concat包括设置新column名称的选项（参见文档），但您可以像这样分配：
Starting from:
从...开始：
id x y
0 0 a hello
1 0 b test
2 1 c hi
3 2 a hi
4 3 d bar
df.set_index('id', inplace=True)
pd.DataFrame(pd.concat([df.x, df.y]), columns=['xy']).reset_index()
id xy
0 0 a
1 0 b
2 1 c
3 2 a
4 3 d
5 0 hello
6 0 test
7 1 hi
8 2 hi
9 3 bar
回答by jezrael
If ordering of rows is not important, you can use stack:
如果行的顺序不重要，您可以使用stack：
print df
id x y
0 0 a hello
1 0 b test
2 1 c hi
3 2 a hi
4 3 d bar
s = df.set_index('id').stack()
s.index = s.index.droplevel(-1)
s.name = 'xy'
print pd.DataFrame(s).reset_index()
id xy
0 0 a
1 0 hello
2 0 b
3 0 test
4 1 c
5 1 hi
6 2 a
7 2 hi
8 3 d
9 3 bar
