我怎样才能连接垂直多个列在熊猫

Question

我想添加一个新的列到一个数据框，并填充该列与数据框中的多个其他列连接在一起。我怎么能这样做，因为这个新列的长度与数据框中其余列的长度不同？

例如：

df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B']) 

我想创造读取1,1,4,2,3,6（除垂直）数据帧一列C

print (df) 
    A B C 
0 1 2 1 
1 1 3 1 
2 4 6 4 
3  2 
4  3 
5  6 

Answer 1

稍加修改Anton的解决方案（适用于任何数量的列的工作）：

In [99]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(3,4)), columns=list('ABCD')) 

In [100]: df 
Out[100]: 
    A B C D 
0 9 6 9 6 
1 1 2 0 8 
2 5 0 4 8 

In [105]: pd.concat([df, df.T.stack().reset_index(name='new')['new']], axis=1) 
Out[105]: 
     A B C D new 
0 9.0 6.0 9.0 6.0 9 
1 1.0 2.0 0.0 8.0 1 
2 5.0 0.0 4.0 8.0 5 
3 NaN NaN NaN NaN 6 
4 NaN NaN NaN NaN 2 
5 NaN NaN NaN NaN 0 
6 NaN NaN NaN NaN 9 
7 NaN NaN NaN NaN 0 
8 NaN NaN NaN NaN 4 
9 NaN NaN NaN NaN 6 
10 NaN NaN NaN NaN 8 
11 NaN NaN NaN NaN 8 

Answer 2

如何这一点：

df1 = pd.DataFrame.from_dict({'A':[1,1,4],'B':[2,3,6]}) 

concatvalues = np.concatenate([df1.A.values,df1.B.values]) 

df2 = pd.concat([df1,pd.DataFrame(concatvalues)], ignore_index=True, axis=1) 
df2.columns = np.append(df1.columns.values, "concat") 

print(df2) 

打印

A B concat 
0 1.0 2.0 1 
1 1.0 3.0 1 
2 4.0 6.0 4 
3 NaN NaN 2 
4 NaN NaN 3 
5 NaN NaN 6