dataframe 列名有c1 c2 c3 c4 d1 d2 d3 d4 把d1 d2 d3 d4拿出来接在c1 c2 c3 c4下一行

在Pandas DataFrame中，如果你想将列`d1`, `d2`, `d3`, 和 `d4` 移动到现有列`c1`, `c2`, `c3`, `c4` 的下方形成新的一行，你可以使用`insert()`函数或者直接赋值给新的位置。这里是一个例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其结构类似这样：
#     c1   c2   c3   c4
# 0  ...  ...  ...  ...

# 如果d列是在最后一列，你可以这样做：
df.insert(loc=0, column=['d1', 'd2', 'd3', 'd4'], value=df.pop(['d1', 'd2', 'd3', 'd4']))

# 或者如果你想要保持原始顺序，可以创建一个新的Series然后重新排列索引：
new_d_cols = df[['d1', 'd2', 'd3', 'd4']].reset_index(drop=True)
df = pd.concat([df.iloc[:, :-4], new_d_cols], axis=1)

# 现在df看起来像这样：
#     c1   c2   c3   c4  d1  d2  d3  d4
# 0  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...

相关问题

dataframe 纵向拼接

Dataframe 纵向拼接可以使用 pandas 中的 `concat()` 函数实现。

语法格式：

pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

其中，`df1`, `df2`, `df3` 分别为需要拼接的 dataframe，`axis=0` 表示纵向拼接。

使用 `concat()` 函数时，需要指定拼接轴（axis）。如果 axis=0，则是纵向拼接；如果 axis=1，则是横向拼接。

例如:

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                  index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                   'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                   'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                   'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                  index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                   'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                   'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                   'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                  index=[8, 9, 10, 11])

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

此时,result就是纵向拼接后的dataframe

python dataframe 拼接数据

您好，关于 Python DataFrame 的拼接，可以使用 pandas 库中的 concat 函数来完成。具体操作如下：

1. 导入 pandas 库

import pandas as pd

2. 创建几个 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                   index=[8, 9, 10, 11])

3. 使用 concat 函数拼接 DataFrame

result = pd.concat([df1, df2, df3])

print(result)

这样就可以将三个 DataFrame 按行拼接起来了。如果想按列拼接，可以设置参数 axis = 1。