python - 如何将多个相同大小的 Pandas 数据框组合到一个内聚数据库中？

我正在尝试使用大小相同的各种熊猫数据框构建数据库。我想为数据框中的每个点分配所有其他点。

这样我得到这样的事情：

数据框1：

   1  2  3  4
 1 A  B  C  D
 2 A  B  C  D
 3 A  B  C  D

数据框2：

   1  2  3  4
 1 A  D  G  J
 2 B  E  H  K
 3 C  F  I  L

最终数据帧（类似这样）

     1     2     3     4
 1 [A,A] [B,D] [C,G] [D,J]
 2 [A,B] [B,E] [C,H] [D,K]
 3 [A,C] [B,F] [C,I] [D,L]

最佳答案

检查与

pd.concat([df1,df2],1).groupby(level=0,axis=1).agg(lambda x : x.values.tolist())
Out[529]:
        1       2       3       4
1  [A, A]  [B, D]  [C, G]  [D, J]
2  [A, B]  [B, E]  [C, H]  [D, K]
3  [A, C]  [B, F]  [C, I]  [D, L]

如果您是我，我将关注多个索引而不是列表类型的列

pd.concat([df1,df2],1,keys=[1,2])
Out[530]:
   1           2
   1  2  3  4  1  2  3  4
1  A  B  C  D  A  D  G  J
2  A  B  C  D  B  E  H  K
3  A  B  C  D  C  F  I  L

关于python - 如何将多个相同大小的 Pandas 数据框组合到一个内聚数据库中？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54239197/