pandas 俩个df行交错插入

在Pandas中，如果你想要将两个DataFrame按照行交错插入（即交替排列），你可以使用`concat()`函数配合`join`参数。假设你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，可以这样做：

# 假设 df1 和 df2 的索引都是数值型并且长度相等
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False)

这里，`ignore_index=True` 表示创建新的索引，不会保留原始数据的索引顺序。`sort=False` 则表示不按合并后的顺序排序，保持原始数据的行插入顺序。

如果你想按照特定条件交错，比如按照某个列的值，你需要先对这两个DataFrame进行排序，然后按照特定规则进行拼接。例如，如果想按照 'key' 列交错：

sorted_df1 = df1.sort_values('key')
sorted_df2 = df2.sort_values('key')

merged_df = pd.concat([sorted_df1, sorted_df2]).reset_index(drop=True)

这里我们先对每个DataFrame按 'key' 列排序，然后合并并去重索引。