如何在Pandas中合并两个DataFrame并实现指定分组展示形式

首先，你需要先合并两个DataFrame，再通过Pandas的样式工具（Styler）自定义显示效果，具体步骤如下：

1. 合并并整理数据结构 #

先使用concat合并两个DataFrame，调整列顺序并排序索引：

import pandas as pd

# 模拟你的两个输入DataFrame
df1 = pd.DataFrame(
    {'mean': [0, 2, 3], 'std': [4, 1, 2], 'epoch': [300, 300, 300]},
    index=['file1', 'file2', 'file3']
)
df2 = pd.DataFrame(
    {'mean': [1, 3, 3], 'std': [4, 5, 6], 'epoch': [400, 400, 400]},
    index=['file1', 'file2', 'file3']
)

# 合并DataFrame
combined_df = pd.concat([df1, df2])
# 调整列顺序为你想要的epoch、mean、std
combined_df = combined_df[['epoch', 'mean', 'std']]
# 按索引排序，确保同一文件的记录连续
combined_df = combined_df.sort_index()

此时combined_df的数据结构已经符合逻辑，只是显示时会重复索引值，接下来处理显示样式。

2. 自定义样式隐藏重复索引 #

通过Pandas的Styler工具，编写函数隐藏重复的索引单元格内容：

def hide_duplicate_index(styler):
    # 标记重复的索引行
    duplicate_mask = styler.index.duplicated()
    # 设置表格对齐样式
    styler.set_properties(**{'text-align': 'center'}).set_table_styles([
        {'selector': 'th.row_heading', 'props': [('text-align', 'left')]}
    ])
    # 遍历行，隐藏重复索引的显示
    for idx, is_duplicate in enumerate(duplicate_mask):
        if is_duplicate:
            styler.set_table_styles([
                {'selector': f'tbody tr:nth-child({idx+1}) th', 'props': [('visibility', 'hidden')]}
            ], overwrite=False)
    return styler

# 应用样式并显示结果
display(combined_df.style.pipe(hide_duplicate_index))

运行后就能得到你想要的显示效果：同一文件的重复索引会被隐藏，只在第一行显示文件名。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Diego Alejandro Gómez Pardo