Merge Pandas DataFrames в Python

Question

У меня есть два кадра данных pandas. Первый содержит 3401 строку 1 столбца, второй - 4 строки с 3 столбцами.

Но то, что я получил это (Exemple выход моего сценария):

DataFrame1  |  DataFrame2 

---

- email1  |  -Id1 -Project1 -Descr1 
- email2  |  -Id2 -Project2 -Descr2 
- email3  |  -Id3 -Project3 -Descr3 
- email4  |  -Id4 -Project4 -Descr4 
- email5  |  -None -None  -None 
    ... ....  |  ... ... 
- email3401  |  -None -None  -None 

То, что я хочу сделать, это для каждой почты, я хочу, чтобы получить что-то вроде этого:

- mail1, Id1, Project1, Descr1, Id2, Project2, ... , Id4, Project4, Descr4 
- mail2, Id1, Project1, Descr1, Id2, Project2, ... , Id4, Project4, Descr4 
... ... 
- mail3401, Id1, Project1, Descr1, Id2, Project2, ... , Id4, Project4, Descr4 

Спасибо за советы!

Вот мой код:

 path = r"/Users/kd/path" 
    allFiles = glob.glob(path + "/*.csv") 
    frame = pd.DataFrame() 
    file_names = [] 
    j=0 
    for file_ in allFiles: 
     name = os.path.splitext(file_)[0] 
     i = int(name[-1]) 
     file_names.append(name) 
     df = pd.read_csv(file_, index_col = None, header = 0) 
     if j>0: 
      globals()["self.dfInternautes%s"%i] = pd.concat([globals(["self.dfInternautes%s"%i], df], axis=1) 
     else: 
      globals()["self.dfInternautes%s"%i] = df 
     j += 1 

Answer 1

Для того, чтобы один ряд с DateFrame использовать stack. Затем перебираем его, создавая новый столбец в первой DateFrame.

>>> df1 
     0 
0 email1 
1 email2 
2 email3 
3 email4 
4 email5 
5 email6 
>>> df2 
    0   1  2 
0 Id1 Project1 Descr1 
1 Id2 Project2 Descr2 
2 Id3 Project3 Descr3 
3 Id4 Project4 Descr4 
>>> st = df2.stack() 
>>> st 
0 0   Id1 
    1 Project1 
    2  Descr1 
1 0   Id2 
    1 Project2 
    2  Descr2 
2 0   Id3 
    1 Project3 
    2  Descr3 
3 0   Id4 
    1 Project4 
    2  Descr4 
dtype: object 
>>> df = df1.copy() 
>>> for i in st.index: df[i] = st[i] 
... 
>>> df 
     0 (0, 0) (0, 1) (0, 2) (1, 0) (1, 1) (1, 2) (2, 0) (2, 1) \ 
0 email1 Id1 Project1 Descr1 Id2 Project2 Descr2 Id3 Project3 
1 email2 Id1 Project1 Descr1 Id2 Project2 Descr2 Id3 Project3 
2 email3 Id1 Project1 Descr1 Id2 Project2 Descr2 Id3 Project3 
3 email4 Id1 Project1 Descr1 Id2 Project2 Descr2 Id3 Project3 
4 email5 Id1 Project1 Descr1 Id2 Project2 Descr2 Id3 Project3 
5 email6 Id1 Project1 Descr1 Id2 Project2 Descr2 Id3 Project3 

    (2, 2) (3, 0) (3, 1) (3, 2) 
0 Descr3 Id4 Project4 Descr4 
1 Descr3 Id4 Project4 Descr4 
2 Descr3 Id4 Project4 Descr4 
3 Descr3 Id4 Project4 Descr4 
4 Descr3 Id4 Project4 Descr4 
5 Descr3 Id4 Project4 Descr4 

Необязательно изменить названия столбцов

df.columns = ['email', 'Id1', 'Project1', 'Descr1', 'Id2', 'Project2', 'Descr2', 'Id3', 'Project3', 'Descr3', 'Id4', 'Project4', 'Descr4']