python - Concat DataFrames 对角线

Question

这是一个 self 回答的问题。给定两个数据框，

x
   0  1
0  1  2
1  3  4

y
   0  1  2
0  5  6  7
1  8  9  X
2  Y  Z  0

x 和 y 的对角线连接由下式给出:

     0    1    3    4    5
0  1.0  2.0  NaN  NaN  NaN
1  3.0  4.0  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN    5    6    7
3  NaN  NaN    8    9    X
4  NaN  NaN    Y    Z    0

最简单最简单的方法是什么？我想考虑两种情况:

1. 连接两个数据帧
2. 连接未指定数量的数据帧(数据帧列表)

Answer 1

首先，简单的情况。假设 header 和索引都是单调数字，您可以将 y 的索引修改为 x 的偏移量:

y.index += x.index[-1] + 1
y.columns += x.columns[-1] + 1   

pd.concat([x, y])

     0    1    2    3    4
0  1.0  2.0  NaN  NaN  NaN
1  3.0  4.0  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN    5    6    7
3  NaN  NaN    8    9    X
4  NaN  NaN    Y    Z    0

现在，为了将其推广到多个 DataFrame，我们迭代一个循环:

df_list = [x, y]

offset_x = offset_y = 0
for df in df_list:
    df.index = np.arange(len(df)) + offset_x
    df.columns = np.arange(len(df.columns)) + offset_y

    offset_x += df.index[-1] + 1
    offset_y += df.columns[-1] + 1

pd.concat(df_list)

     0    1    2    3    4
0  1.0  2.0  NaN  NaN  NaN
1  3.0  4.0  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN    5    6    7
3  NaN  NaN    8    9    X
4  NaN  NaN    Y    Z    0

如果您的索引/列不是单调递增，我强烈建议在连接之前重置它们，或者查看下面的选项。

---

如果您接受 0 而不是 NaN，则可以使用 scipy 的 block_diag，而无需修改索引或列:

from scipy.linalg import block_diag
pd.DataFrame(block_diag(*df_list))

   0  1  2  3  4
0  1  2  0  0  0
1  3  4  0  0  0
2  0  0  5  6  7
3  0  0  8  9  X
4  0  0  Y  Z  0

归功于 this answer对于这个解决方案。