如何在Python中将DataFrame的real与pred列分别垂直堆叠为新列？

可以用Pandas的pd.concat结合列表推导快速实现，步骤如下：

实现代码 #

import pandas as pd

# 假设原DataFrame名为df
# 生成5到100的整数序列（包含100）
target_nums = range(5, 101)

# 遍历每个数字，提取对应real_*和pred_*列组成子DataFrame，再垂直拼接
result_df = pd.concat(
    [pd.DataFrame({
        'real': df[f'real_{n}'],
        'pred': df[f'pred_{n}']
    }) for n in target_nums],
    ignore_index=True
)

代码说明 #

1. target_nums = range(5, 101)：生成从5到100的所有整数，确保覆盖所有对应列对
2. 列表推导部分：对每个数字n，取出原DataFrame中real_n和pred_n列，组成只有real和pred两列的小型DataFrame
3. pd.concat(..., ignore_index=True)：将所有小型DataFrame垂直堆叠，并重置索引，避免索引重复

最终生成的result_df行数为96 * 15000（5到100共96个数字），和你描述的(100-5)*15000有差异，这里是因为5到100包含首尾，实际是96个数值对；若你确实需要排除100，只需将range(5, 101)改为range(5, 100)即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者red_sky_red