pandas 俩个df各行互相交错插入

在pandas中，如果你想要将两个DataFrame的行按照某种规则交错插入到一起，可以使用`concat`函数结合`pd.concat`和`pd.DataFrame.reindex`方法。假设你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 的结构相似，有相同的列名
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 合并两个数据框，可以选择按索引对齐（默认）或指定轴（0表示行，1表示列）
merged_df = pd.concat([df1, df2]).reindex(range(2 * len(df1)))  # 按行数交错

# 或者，如果你希望交替添加行，可以先计算总的行数，然后重新索引
total_rows = df1.shape[0] + df2.shape[0]
df1_reindexed = df1.reindex(range(total_rows))
df2_reindexed = df2.reindex(range(total_rows, total_rows*2))
merged_df = pd.concat([df1_reindexed, df2_reindexed])

这里，我们首先合并了两个DataFrame，然后使用`reindex`方法按照一个从0开始递增的序列重新排列索引，实现了两部分数据的交错插入。